माइक्रोसॉफ्ट रिसर्च में विकसित एक मशीन लर्निंग पाइपलाइन संयुक्त राज्य अमेरिका के 66,935 सबस्टेशन के लिए स्थान-विशिष्ट भूचुंबकीय रूप से प्रेरित धारा (GIC) जोखिम अनुमान उत्पन्न करती है। सिस्टम सौर-पवन पूर्वानुमानों को स्थानीय भूगर्भीय डेटा के साथ संयोजित करता है ताकि विशिष्ट जोखिमों के प्रकट होने से पहले ग्रिड ऑपरेटरों को 30 से 60 मिनट का अग्रिम चेतावनी मिल सके।
- पाइपलाइन GIC जोखिम से जुड़े चुंबकीय क्षेत्र परिवर्तन की दर, dB/dt का अनुमान लगाने के लिए एक ग्रेडिएंट-बूस्टिंग मॉडल का उपयोग करती है।
- इसने प्रमुख घटनाओं (≥10 nT/min) के लिए 76.5% का पता लगाने की दर, गंभीर घटनाओं (≥20 nT/min) के लिए 81.2%, और अत्यंत घटनाओं (≥50 nT/min) के लिए 64.1% हासिल किया।
- AE पूर्वानुमानक ने 410.2 nT RMSE दर्ज किया, जबकि Dst पूर्वानुमानक शिखर-गतिविधि घंटों में 62.2% पर बर्टन समीकरण से बेहतर प्रदर्शन किया।
- सभी सबस्टेशन के लिए इनफरेंस लगभग 333 मिलीसेकंड लेता है, जिससे कई परिदृश्यों का त्वरित मूल्यांकन संभव होता है।
यह दृष्टिकोण उपयोगिताओं को इंजीनियरिंग समीक्षाओं को प्राथमिकता देने और सटीक भौगोलिक जोखिम के आधार पर प्रतिक्रियाशील-शक्ति आरक्षितों को समायोजित करने जैसे लक्षित सुरक्षात्मक कार्यों पर विचार करने में सक्षम बनाता है।