Financial Hazard Prediction Due to Power Outages Associated with Severe Weather-Related Natural Disaster Categories
Notice bibliographique
Résumé
Severe weather conditions not only damage electric power infrastructure, and energy systems, but also affect millions of users, including residential, commercial or industrial consumers. Moreover, power outages due to weather-related natural disasters have been causing financial losses worth billions of US dollars. In this paper, we analyze the impact of power outages on the revenue of electric power suppliers, particularly due to the top five weather-related natural disasters. For this purpose, reliable and publicly available power outage events data are considered. The data provide the time of the outage event, the geographic region, electricity consumption and tariffs, social and economic indicators, climatological annotation, consumer category distribution, population and land area, and so forth. An exploratory analysis is carried out to reveal the impact of weather-related disasters and the associated electric power revenue risk. The top five catastrophic weather-related natural disaster categories are investigated individually to predict the related revenue loss. The most influencing parameters contributing to efficient prediction are identified and their partial dependence on revenue loss is illustrated. It was found that the electric power revenue associated with weather-related natural disasters is a function of several parameters, including outage duration, number of customers, tariffs and economic indicators. The findings of this research will help electric power suppliers estimate revenue risk, as well as authorities to make risk-informed decisions regarding the energy infrastructure and systems planning.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».