极端天气事件可能对人类和环境造成灾难性的影响。但山洪、飓风和冬季风暴也对公用事业产生了深远的影响。由于电力是现代生活和商业运营的支柱，断电可能会造成灾难性后果，需要的不仅仅是手电筒和电池供电的收音机来解决。如今，公用事业公司正在依靠数据和人工智能进行创新，以应对这些挑战和风险，为下一次事件做好准备。

美国公用事业公司努力应对寒冷的灾难性事件 

2023 年，美国经历了 28 次独立的 天气和气候灾害从严重的雷暴到野火，造成了约 92 亿美元的损失。然而，在过去12年里，美国至少遭遇了XNUMX次不可预见的冰冻天气导致停电并对电网可靠性构成威胁的事件。

2021年， 冬季风暴乌里 德克萨斯州遭受严重破坏，导致超过 4.5 万人断电，造成 80 亿美元至 130 亿美元的经济损失。随着气温骤降，依赖各种燃料类型的发电厂开始出现故障。很明显，整个系统没有为这种极端的冰冻条件做好准备，公用事业公司开始“减载”，导致全市停电。 2022 年 XNUMX 月， 冬季风暴埃利奥特 袭击了美国东部互联电网，导致 90,500 兆瓦 (MW) 的发电量出现意外停电。

在恶劣天气下保持供电的挑战

金钱损失、停电和电网不可靠性的根源可以从目前困扰美国公用事业公司的以下关键挑战中找到：

1. 无法识别风险资产：许多美国公用事业公司的基础设施（例如电力线路）老化，当暴露在大雨、洪水和强风等恶劣天气条件下时，很容易发生故障。提前识别风险资产是公用事业公司面临的主要挑战。 
2. 无效的停电预测：由于缺乏天气预报参数、数据不一致和技术不足，许多公用事业公司难以准确预测停电、负载和能源需求。值得注意的是，在冬季风暴埃利奥特期间，总负荷预测被低估了 23,047 兆瓦。
3. 响应时间延迟或不足：由于缺乏先进技术且无法准确预测未来事件，公用事业公司无法有效地动员工作人员，从而导致响应时间延迟。 
4. 未能达到防冻标准或未能有效进行检查：按照 联邦能源监管委员会 方针，公用事业公司必须制定冬季天气准备计划，包括发电机组防冻措施的检查和维护清单。不遵守防冻标准以及未能在暴风雨来临前彻底检查会导致设备和管道结冰。  
5. 无效的植被管理：植被与公用事业线路和电线杆的接触导致大多数停电，而管理植被是公用事业公司最大的预算支出之一。公用事业公司每年在架空线路和植被管理上的支出高达 8 亿美元。

除了这些挑战之外，计划外发电机组损失和天然气产量减少也是重要的影响因素。

通过创新和智慧应对灾难 

虽然自然灾害不可避免，但数据、人工智能、智能天气洞察、物联网、地理空间技术和先进资产管理技术的力量可以显着增强灾害管理并强化电网。

的结合 IBM® Maximo® 应用程序套件 (MAS) 和 IBM® 环境智能套件 提供强大的工具来帮助公用事业公司更好地应对极端天气条件： 

1.以可靠性为中心的维护：

资产老化加上无法提前识别风险资产，给公用事业公司带来了复杂、危险的环境。 IBM 正在通过结合以可靠性为中心的维护 (RCM)、企业资产管理 (EAM) 和 资产绩效管理 (APM) 功能集成到单一平台中。这 IBM Maximo 可靠性策略应用程序 实现启动、完成和部署 RCM 研究以及跟踪结果的端到端流程。这些先进的功能使组织能够做出数据驱动的维护决策，专注于关键和有风险的资产，并战略性地分配组织保留其功能所需的准确维护级别。公用事业公司还可以制定适合个别资产的寒冷天气可靠性标准策略。

深入研究， 资产绩效管理（APM） MAS 可帮助组织确定资产将如何以及何时发生故障，并提前识别有风险的资产，以便他们可以立即采取行动。使用人工智能驱动的工具，例如 IBM Maximo 监视器, IBM Maximo® 健康 和 IBM Maximo 预测，公用事业公司可以通过主动了解资产的健康状况和相关风险来优化维护策略，降低维护成本并延长资产的使用寿命。该平台的功能可以提高极端情况下的资产性能，最大限度地减少计划外停机。 

2、停电预测：

新加坡金融管理局 (MAS) 与 IBM 环境智能套件中断预测，使公用事业公司能够通过使用天气情报数据并采取相关行动，更有信心地按位置预测和监控停电。这种方法改善了需求响应，允许进行高级资产修复、准备以及将备用发电厂快速集成到电网中。作为示例，了解 IBM 如何成功地为 Hydro One 实施 IBM Environmental Intelligence Suite 停电预测，从而产生了 电力恢复提高 33% 在冰暴期间。

3、现场服务管理：

为了克服机组响应延迟和纸质检查的挑战，公用事业公司可以利用 IBM Maximo 移动 和马航。这些产品提供高效的资产管理、智能调度和调度，从而加快人员动员速度并更好地做好应急准备。

IBM Maximo 移动 还可以简化检查和维护清单流程。例如，移动检查可以与 IBM Maximo 视觉检测，它使用人工智能自动检测视觉检查问题。

4、植被管理：

IBM 环境智能套件植被管理 平台利用卫星数据和盖革模式激光雷达结合天气洞察，提供人工智能驱动的植被生长洞察，帮助公用事业公司做出更明智的决策。例如，可以根据重要性来确定在暴风雨来临之前修剪树木的优先顺序。 

由于极端天气和 气候事件的严重性继续增加，公用事业公司需要工具来克服普遍存在的行业挑战并加强其恶劣天气准备。凭借数据、人工智能、智能等优势，IBM 的客户弹性解决方案可以成为保持当今电力供应和未来电网弹性的有效选择。

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