Конвейер машинного обучения, разработанный в Microsoft Research, генерирует оценки рисков геомагнитно-индуцированных токов (GIC) с привязкой к местоположению для 66 935 подстанций на континентальной части США. Система объединяет прогнозы солнечного ветра с локальными геологическими данными, предоставляя операторам энергосетей предупреждение за 30–60 минут до появления конкретных рисков.

  • Конвейер использует модель градиентного бустинга для оценки dB/dt — скорости изменения магнитного поля, связанной с риском GIC.
  • Он достиг показателей обнаружения на уровне 76,5% для крупных событий (≥10 нТ/мин), 81,2% для сильных событий (≥20 нТ/мин) и 64,1% для экстремальных событий (≥50 нТ/мин).
  • Предиктор AE зафиксировал RMSE на уровне 410,2 нТ, в то время как предиктор Dst превзошел уравнение Бёртона в 62,2% часов пиковой активности.
  • Вывод для всех подстанций занимает примерно 333 миллисекунды, что позволяет быстро оценивать несколько сценариев.

Этот подход позволяет коммунальным предприятиям приоритизировать инженерные проверки и рассматривать целевые защитные меры, такие как регулирование резервов реактивной мощности, на основе точных географических воздействий.