Solar storms and their impacts on power grids Recommendations for (re)insurers
Notice bibliographique
Résumé
As shown from past occurrences over the last few decades, solar storms have the potential to impact several human activities (satellites, aviation, power grids, etc.) through various physical phenomena. Coronal mass ejections in particular may generate quasi-DC currents in the bulk power system, causing disruptions which may go as far as the collapse of smaller or larger parts of the power grid, as well as permanent damage to transformers up to the point of failure. Although such situations have already been observed in relatively recent years (notably with the March 1989 power blackout in Quebec), no major solar storms, such as the spectacular 1859 Carrington storm, have been experienced in contemporary times. While there are reasons to believe that a one in 200-year solar storm would not be that different from the 1859 event, studies diverge as to what would be the impact on power grids. Some of them anticipate a major power blackout affecting millions of people people for several weeks or more, with consequences reaching up to trillions of dollars. Others foresee only temporary local outages. Despite these uncertainties and the ‘emerging’ nature of solar storm risk for (re)insurers, it is possible to make a series of recommendations. In particular, in light of the possibility for generating companies and Transmission System Operators (TSOs) to take mitigation measures, (re)insurers should promote such measures, either through reliability standards imposed by grid regulators or when underwriting insurance policies. Special caution is needed when underwriting Contingent Business Interruption (CBI) policies and service interruption extensions due to accumulation risk and sometimes imprecise policy wording.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,004 |
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 ».