Los investigadores han creado un índice de vulnerabilidad del sistema de energía a nivel nacional que asigna a los condados individuales una calificación basada en su probabilidad de verse afectado por los cortes de energía. Crédito: Urban Resilience AI Lab
El huracán Beryl, el URI de tormenta invernal y otros eventos climáticos severos han aumentado los cortes de energía a largo plazo para los residentes de Texas en los últimos años. Pero este problema no solo afecta a los tejanos.
Investigadores del laboratorio de IA de resiliencia urbana en la Universidad de Texas A&M han utilizado el aprendizaje automático para crear un índice de vulnerabilidad del sistema de energía (PSVI) que identifica áreas con un mayor riesgo de interrupciones de energía.
“Usando datos del Laboratorio Nacional de Oak Ridge, pudimos estudiar el efecto de los eventos meteorológicos en la frecuencia y la duración de los cortes de energía a nivel nacional en los últimos 10 años”, dijo el Dr. Junwei MA, un investigador postdoctoral en el Departamento de Ingeniería Civil y Ambiental de Zachry. “El conjunto de datos incluyó más de 179 millones de puntos de datos ordenados por tiempo y ubicación, lo que nos permite crear el PSVI”.
El Resultados del estudioPublicado en Applied Energy, muestra un aumento en el alcance de los cortes de energía inducidos por el clima. Las tendencias muestran un aumento en la longitud y la frecuencia de los cortes de energía, con más clientes afectados anualmente.
Autores de este documento, incluido Ma, su compañero investigador postdoctoral, el Dr. Bo Li, el Dr. Olufemi A. Omitaomu del Laboratorio Nacional de Oak Ridge, y el Dr. Ali Mostafavi, profesor del Departamento de Ingeniería Civil de Zachry, identificaron varias regiones que considerarían puntos calientes, enfrentan los niveles más altos del sistema de poder. Los puntos calientes incluyen las costas este y oeste y los Grandes Lagos y las Regiones del Golfo, lo que indica que las áreas de desarrollo denso enfrentan una mayor vulnerabilidad para los cortes de energía.
El equipo de investigación identificó los puntos calientes y las tendencias anuales de tasa de aumento gracias a su novela y disponible públicamente Mapa de PSVI.
“Esta es una herramienta interactiva que puede mostrar las calificaciones generales de PSVI y puntajes de los condados individuales de los Estados Unidos durante la última década, y cómo la vulnerabilidad cambia año tras año”, dijo MA.
Los investigadores también observaron que muchos centros de datos de IA, como los utilizados para almacenar los datos de este estudio, están ubicados en los puntos calientes, que muestran la necesidad de mayores inversiones en infraestructura para proteger estos recursos.
Al usar un tipo de aprendizaje automático llamado IA Explicable, este software va más allá de solo clasificar los datos. Puede identificar tendencias. Esta innovación es fundamental para una serie de estudios sobre vulnerabilidad de apagón del laboratorio de IA de resiliencia urbana. Estudios anteriores han revelado vulnerabilidades de crecimiento y dispares en el sistema de energía de los Estados Unidos.
“Sabíamos que la vulnerabilidad del sistema de energía en todo el país es exacerbante. Pero la magnitud de eso fue impactante y mayor de lo que planteamos”, dijo Mostafavi, quien también se desempeña como director del laboratorio de IA de resistencia urbana. “Después de 2019, vemos un aumento anual del 20% en la duración de la interrupción, frecuencia y magnitud”.
Saber que un área está en riesgo permite a los responsables políticos priorizar la preparación para cortes de energía largos y frecuentes, reduciendo los impactos socioeconómicos asociados, como el acceso limitado a los alimentos y la incapacidad de viajar al trabajo. Comprender la vulnerabilidad del sistema de energía es clave para las partes interesadas que toman decisiones que afectan la resiliencia de la comunidad.
Más información: Junwei Ma et al, estableciendo el índice de vulnerabilidad del sistema de energía nacional en los condados de los Estados Unidos utilizando aprendizaje automático interpretable, energía aplicada (2025). Doi: 10.1016/j.apenergy.2025.126360
Proporcionado por Texas A&M University College of Engineering
Cita: Iluminando una amenaza para las líneas eléctricas de Estados Unidos (2025, 7 de agosto) Recuperado el 7 de agosto de 2025 de https://techxplore.com/news/2025-08-illumining-threat-america-powerlines.html
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