Estimating GIC from a single observatory at high and mid-latitudes
Notice bibliographique
Résumé
Space weather effects on grounded infrastructure such as high-voltage power networks have been well documented over the past three decades. Current research on Geomagnetically Induced Currents (GIC) seeks to understand both the detailed effects of extreme geomagnetic storms on transformers as well as methods for nowcasting or forecasting the magnitude of such events in real-time, particularly where only sparse measurements may be available. \nWe examine the use of remote observatories (up to 1000 km away) to model the GIC flowing in two hypothetical power grids. The first grid is the benchmark test grid of Horton et al (2012) with 15 ‘transformers’ and the second is a simplified version of the UK power network with around 250 nodes. \nWe place the grids at high geomagnetic latitudes in the auroral to sub-auroral zone around Hudson Bay in Canada and use data from three local magnetic observatories (Baker Lake: BLC; Fort Churchill: FCC and Poste de-la-Baleine: PBQ). We use magnetic data from three large storms of March 1989, June 1991 and October 2003 and a simple land/sea conductance model to calculate the geo-electric field using the thin-sheet modelling method. The GIC flowing with each grid is computed, both separately and jointly, from the magnetic field recorded at the observatories. \nWe find that although the correlation between the GIC flows computed from the different observatories varies with distance to the instrument, the magnitude of the GIC are similar to within around 20%. This suggests that remote observatories can provide useful information for nowcasting GIC flow in a power grid.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».