Model WSU ma pomóc przygotować sieć energetyczną na ekstremalną pogodę

Badacze z Washington State University opracowali model, który ma wspierać operatorów w wyborze wieloletnich inwestycji ograniczających ryzyko awarii prądu podczas ekstremalnej pogody. Rozległe przerwy w dostawie energii mogą sparaliżować transport i funkcjonowanie miast, co pokazał blackout w Hiszpanii. Rama planistyczna porównuje koszty i możliwe korzyści wzmacniania linii, zwiększania ich przepustowości oraz rozmieszczania rozproszonych źródeł energii. Na razie rozwiązanie sprawdzono na standardowej sieci testowej, a prace z przedsiębiorstwami energetycznymi dopiero się rozpoczynają.

Jak pogoda staje się scenariuszem awarii

.Znaczenie odporności infrastruktury energetycznej pokazują dane amerykańskiej agencji NOAA. W latach 2020–2024 Stany Zjednoczone doświadczały średnio 23 katastrof pogodowych i klimatycznych rocznie, z których każda przyniosła straty wynoszące co najmniej miliard dolarów po uwzględnieniu inflacji. Średnia dla całego okresu 1980–2024 wynosiła dziewięć. Wskaźnik zależy jednak nie tylko od pogody, lecz także od wartości majątku narażonego na zniszczenie i jego podatności, dlatego nie jest prostym pomiarem częstości ekstremalnych zjawisk.

Model opisali Abodh Poudyal, Shishir Lamichhane, Josue Campos do Prado i Anamika Dubey w czasopiśmie „IET Generation, Transmission & Distribution”. Ostateczna wersja publikacji ukazała się 22 maja 2026 r., ale jej preprint był publicznie dostępny już w listopadzie 2023 r. Badacze wykorzystali profile silnego wiatru i krzywe podatności, które wiążą jego prędkość z prawdopodobieństwem uszkodzenia linii przesyłowej. Symulacje Monte Carlo tworzą możliwe układy awarii, a wybrane scenariusze trafiają do modelu optymalizacyjnego. Nie jest to system AI przewidujący konkretną burzę, lecz probabilistyczna metoda planowania.

Model porównuje kilka inwestycji jednocześnie

.Pierwszy etap obliczeń obejmuje decyzje podejmowane przed katastrofą, czyli wzmocnienie linii, zwiększenie ich przepustowości, wybór lokalizacji i mocy rozproszonych źródeł oraz wyprzedzające zaplanowanie pracy generatorów. Drugi sprawdza, ile zapotrzebowania nie udałoby się pokryć po wystąpieniu uszkodzeń. Miara CVaR pozwala uwzględnić ryzyko rzadkich scenariuszy o bardzo dotkliwych skutkach, a nie tylko średni wynik. Innym przykładem rozproszonego zasobu mogącego wspierać system są samochody elektryczne wykorzystujące technologię V2G, choć badanie WSU nie analizowało ich osobno.

Metodę przetestowano na IEEE Reliability Test System–GMLC, czyli modelowej sieci obejmującej 73 węzły, 158 generatorów i 120 gałęzi. W tych symulacjach wzmacnianie linii okazało się najskuteczniejszą pojedynczą inwestycją przy ograniczonym budżecie. Przy większych środkach jeszcze lepsze ograniczenie ryzyka dawało połączenie wzmocnień z rezerwowymi źródłami rozproszonymi. Wyniku nie należy jednak traktować jako uniwersalnej recepty. Najlepszy portfel zależy od topologii sieci, lokalnych kosztów, rodzaju zagrożenia i podejścia operatora do ryzyka.

Od modelowej sieci do danych operatorów

.Według Washington State University zespół zaczyna stosować ramę we współpracy z przedsiębiorstwami energetycznymi w USA. Firmy mogą dostosować ją do własnych systemów, wykorzystując wieloletnie dane o pogodzie i awariach. To kolejny etap badań, a nie potwierdzone wdrożenie produkcyjne.

Publikacja analizuje przede wszystkim ekstremalny wiatr i zakłada, że uszkodzeniu ulegają linie przesyłowe. Nie uwzględnia dynamiki sieci po rozdzieleniu jej na wyspy i przyjmuje, że takie wyspy pozostają stabilne. Model nie dowodzi więc jeszcze skuteczności wobec powodzi, pożarów ani fal upałów; wpisuje się jednak w szerszą debatę o modernizacji sieci dystrybucyjnych i przesyłowych. Daje operatorom wspólną metodę porównywania inwestycji, które dotąd często oceniano osobno.

Szymon Ślubowski