特定の気象パターンの挙動とそれが電力障害に及ぼす影響を利用して、電力システム運用者向けの気象パターン条件付き障害予測システムを開発することができます。

ブリストル大学の研究者らは、ほとんどの場合、各種類の断層と一連の関連する気象パターンの間に関連性があることを発見しました。

研究、出版されたでコミュニケーション 地球と環境、高い風速と高い降水量を特徴とする冬の気象パターンが、多くの場合の原因であることを示しています。力風、強風、落雷による停電。

また、中程度から大雪の気象パターンは、雪や氷による停電と関連していることが多いことも発見しました。この論文のタイトルは「英国で停電を引き起こす可能性が高い気象パターンと推移の特定」。

彼らの研究で特定された高リスクの気象パターンは、数週間前までの貴重なリードタイムで良好なレベルの予測可能性があることが示されているため、特定の気象パターン/パターンの移行と停電の間の明確な関連性により、備えが大幅に向上する可能性があります。英国およびヨーロッパの広範囲にわたる配送ネットワーク事業者による悪天候時の対応。

これらの接続は、イギリスの大規模なデータセットと、スコットランド南部とイングランド北東部を表す 2 つの小さな補完データセットを使用して作成されました。

主著者であるブリストル電気電子工学部のライス・ソウト博士は、「落雷、風や強風、雪や氷などのさまざまな気象現象が、電力システムの故障の一般的な原因であることはよく知られています。発生頻度は気象条件や季節によって異なります。

「しかし、これらの取り組みのどれも、天候によって引き起こされるさまざまなタイプの電力システム障害の発生が、特定の大規模な大気循環タイプ（ここでは気象パターンと呼ぶ）に関連しているとは考えていませんでした。私たちは初めて、気象パターンを調べました。これらの気象パターンと電力システム障害との関係を調査し、関連する傾向を特定して停電を予測し、それに備えることを目的としています。」

チームは、気象庁の既存の 30 の毎日の気象パターン定義の適用を電力インフラに拡張しました。彼らは、天候による停電の予測可能性を調査するために、2010 年から 2019 年の間に英国で発生した 30 の事前定義された毎日の気象パターンと約 70,000 件の電力システム障害の発生を分析しました。彼らは、季節を問わずさまざまな気象現象によって引き起こされる電力システムの障害に関連するリスクの高い気象パターンを特定することに成功しました。

共著者であるブリストル大学の研究および企業担当副学長であるフィル・テイラー教授は、「我々は、高リスクの気象パターン、ならびに気象パターンの遷移と持続性を特定しました。停電イギリスでは季節を越えて。私たちは、以下の間の関連傾向を特定しました。天気のパターン風や強風などのさまざまな気象現象によって引き起こされる電力システムの故障、落雷、雪と氷。

「私たちのアプローチは、配電ネットワーク事業者が採用している現在の慣行の時間的解決における限界を克服し、事業者が最も困難な問題に備えるのに大きく役立ちます。天気。」