Strengthening Community Resilience by Modeling Transportation and Electric Power Network Interdependencies

本研究提出了一种基于代理的模型（ABM），用于模拟社区对飓风引发的基础设施破坏的弹性，重点关注电力和交通网络之间的相互依赖关系。在这种ABM方法中，代理人代表系统的组成部分，系统内的相互作用形成了系统的内部依赖性，系统之间的相互作用形成了系统之间的相互依赖性。为了研究家庭在飓风影响下的弹性，创建了一个代理库，包括电力网络、交通网络、风/洪水灾害和家庭代理。该ABM应用于佛罗里达州迈阿密戴德县（33147邮政编码）社区的家庭和基础设施数据。两个网络之间的相互依赖关系通过两种方式建模：（i）代表交通在燃料输送到电厂和恢复团队的访问中的作用，（ii）停电对交通网络组件的影响。快速恢复交通信号至关重要，因为它们的停运会减缓交通并增加事故的发生几率。我们模拟了三种恢复策略：基于组件、基于距离和基于交通信号灯的恢复。该模型通过飓风Irma的数据进行验证，显示了在不同灾害强度下一致的行为。情景分析探讨了恢复策略、道路可达性和风速强度对电力恢复的影响。结果表明，基于交通信号灯的恢复策略有效地优先考虑信号的恢复，而不延迟家庭的电力恢复时间。如果恢复团队不需要等待因无法到达而延迟的燃料输送到电厂，电力服务的恢复速度将更快。

论文旨在通过代理模型研究社区在遭受飓风引发的基础设施破坏时的弹性，重点关注电力和交通网络之间的相互依赖关系。

论文提出了一种代理模型方法，将系统中的组件表示为代理，通过系统内部交互和系统间交互塑造系统的内部依赖关系和相互依赖关系。

论文创建了一个代理库，包括电力网络、交通网络、风/洪水危害和家庭代理，模拟了三种恢复策略：基于组件、基于距离和基于交通信号灯的恢复。模型在飓风Irma数据上进行了验证，并探讨了恢复策略、道路可达性和风速强度对电力恢复的影响。

近期的相关研究包括使用代理模型研究社区的弹性、研究基础设施相互依赖关系的模型以及飓风影响下的电力和交通网络恢复策略研究。