Assessment of GIC risk due to geomagnetic sudden commencements and identification of the current systems responsible
Notice bibliographique
Résumé
Abstract During periods of enhanced geomagnetic activity, geomagnetically induced currents (GIC) flow in power systems potentially causing damage to system components or failure of the system. The largest GIC are produced when there are large rates of change of the geomagnetic field (dB/dt). It is well established that the main phase of a geomagnetic storm, particularly the magnetic substorms occurring during that period, is a cause of large GIC and hence a risk factor for power systems. However, some power system disturbances have been associated with the occurrence of a storm sudden commencement (SSC) prior to the main phase. We investigate the magnetic signature observed on the ground and the associated solar wind and interplanetary magnetic field (IMF) conditions for both SSC and sudden impulse (SI) events, which are grouped together as sudden commencements (SC). SCs are primarily attributed to a sudden enhancement of the magnetopause current. For some events, we show that there is a high‐latitude enhancement (HLE) of the SC amplitude and corresponding dB/dt. The limited spatial extent suggests an ionospheric current source. Examination of the polarity of the change in the X‐component magnetic field shows that the HLE is due to a sudden increase of the ionospheric convection electrojets. The occurrence of the HLE is more prevalent for SSC‐type SCs, SCs caused by coronal mass ejections as opposed to corotating interaction regions, and SCs associated with a large solar wind speed (vsw) prior to the SC or a large Δvsw at the time of the SC.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».