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机器学习可预测风暴破坏力大小
2019-08-22 08:20:00 来源: 中国气象报社
  近日,芬兰气象局和阿尔托大学的科学家在《电气与电子工程师学会》(IEEE)期刊上发表研究称,利用机器学习技术可以预测出风暴的破坏力大小。
  夏季,雷暴在世界各地都很常见,闪电、暴雨和强风可破坏电网并导致电力中断。风暴即将来临时很容易识别,但电力公司想知道哪些风暴可能会对电力基础设施造成损坏。研究者开发出一种机器学习方法来预测风暴的强度。当计算机从现有数据中习得模式,从而能够进一步利用新数据做出预测时,机器学习就成为一种预测风暴是否会导致停电的理想手段。
  训练计算机对风暴强度进行分类的第一步是用停电数据来“喂养”它们。芬兰中部是风暴多发地区,为该区域供电的三家能源公司提供了有关电力中断的数据。由此风暴被分为4类:0级风暴不会切断任何电力变压器导致电力中断,1级风暴导致10%的变压器电力切断,2级为50%,3级高达50%以上。
  根据构成风暴的许多要素,可以看出其破坏力大小,比如表面积、风速、温度和压力等。将每个风暴的16个不同特征分组归类后,研究者就可以训练计算机来识别会造成破坏的风暴。
  结果表明,机器学习算法非常擅长于预测哪些风暴将发展成0级、不造成任何破坏,以及哪些风暴会达到至少3级、造成大量破坏。研究者正在将更多的风暴数据代入模式,以提升其将1级风暴和2级风暴区分开来的能力,使其对能源公司更有用处。“下一步,我们将尝试改进模式,使其不仅适用于夏季风暴。”该研究主要作者之一鲁普·泰尔沃说,芬兰冬季有时会出现强风暴,但其与夏季风暴的生成原理不同,所以需要用不同的方法来预测其可能造成的潜在破坏。
  
(来源:IEEE 编译:吴鹏 责任编辑:崔国辉)
  
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