The electric power grid is a critical societal resource connecting multiple infrastructural domains such as agriculture, transportation, and manufacturing. The electrical grid as an infrastructure is shaped by human activity and public policy in terms of demand and supply requirements. Further, the grid is subject to changes and stresses due to solar weather, climate, hydrology, and ecology. The emerging interconnected and complex network dependencies make such interactions increasingly dynamic causing potentially large swings, thus presenting new challenges to manage the coupled human-natural system. This paper provides a survey of models and methods that seek to explore the significant interconnected impact of the electric power grid and interdependent domains. We also provide relevant critical risk indicators (CRIs) across diverse domains that may influence electric power grid risks, including climate, ecology, hydrology, finance, space weather, and agriculture. We discuss the convergence of indicators from individual domains to explore possible systemic risk, i.e., holistic risk arising from cross-domains interconnections. Our study provides an important first step towards data-driven analysis and predictive modeling of risks in the coupled interconnected systems. Further, we propose a compositional approach to risk assessment that incorporates diverse domain expertise and information, data science, and computer science to identify domain-specific CRIs and their union in systemic risk indicators.


翻译:电网是连接农业、交通和制造业等多个基础设施领域的重要社会资源。电网是连接农业、交通和制造业等多个基础设施领域的关键社会资源。电网是人类活动和公共政策在供需需求方面形成的。此外,电网还受到太阳天气、气候、水文学和生态等变化和压力的影响。新出现的相互关联和复杂的网络依赖性使这种相互作用日益活跃,造成潜在的大规模波动,从而对管理结合的人类-自然系统提出了新的挑战。本文件对各种模型和方法进行了调查,以探索电网和相互依存领域的重大相互关联影响。我们还提供了可能影响电网风险的不同领域,包括气候、生态、水文学、金融、空间气象和农业的相关关键风险指标。我们讨论了各个领域指标的趋同,以探索可能的系统风险,即跨界互联互通所产生的整体风险。我们的研究为数据驱动分析和预测相互关联的系统风险模型提供了重要的第一步。我们提出了一种组合方法,用以进行风险评估,将不同领域的专门知识和信息、数据科学和计算机科学纳入其系统风险联盟。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
123+阅读 · 2020年9月8日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
最新BERT相关论文清单,BERT-related Papers
专知会员服务
52+阅读 · 2019年9月29日
CCF C类 | DSAA 2019 诚邀稿件
Call4Papers
6+阅读 · 2019年5月13日
IEEE | DSC 2019诚邀稿件 (EI检索)
Call4Papers
10+阅读 · 2019年2月25日
大数据 | 顶级SCI期刊专刊/国际会议信息7条
Call4Papers
10+阅读 · 2018年12月29日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
计算机类 | 期刊专刊截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年1月26日
计算机类 | 国际会议信息7条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年11月17日
【计算机类】期刊专刊/国际会议截稿信息6条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年10月13日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
Data lake concept and systems: a survey
Arxiv
0+阅读 · 2021年6月17日
VIP会员
相关资讯
CCF C类 | DSAA 2019 诚邀稿件
Call4Papers
6+阅读 · 2019年5月13日
IEEE | DSC 2019诚邀稿件 (EI检索)
Call4Papers
10+阅读 · 2019年2月25日
大数据 | 顶级SCI期刊专刊/国际会议信息7条
Call4Papers
10+阅读 · 2018年12月29日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
计算机类 | 期刊专刊截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年1月26日
计算机类 | 国际会议信息7条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年11月17日
【计算机类】期刊专刊/国际会议截稿信息6条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年10月13日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员