Processing Magnetometer Signals for Accurate Wide-Area Geomagnetic Disturbance Monitoring and Resilience Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Geomagnetic disturbances (GMDs) can disrupt the operation of power systems by inducing a quasi-dc voltage and generating geomagnetically induced currents (GICs) in a vast area of the power systems. This gives rise to the importance of wide-area monitoring of magnetic field on earth's surface. Assessment of power system resiliency against GMDs requires an accurate calculation of GIC flows, which is achieved by wide-area monitoring of the magnetic field B, and processing the B signals that are recorded by magnetometers on the earth's surface. In this paper, a method is proposed to denoise the B signal. Spikes in the signal are detected using a stationary wavelet transform and then replaced. Time derivative of B signal is taken by a continuous wavelet transform to prevent amplification of the noises. Furthermore, a quantitative analysis is performed to detect the optimum sampling frequency to overcome the practical limitations associated with transmitting the recorded B signal and to modify peaks of dB/dt signal negligibly. It is demonstrated that a sampling frequency of 1/15 Hz satisfies these conditions. Finally, GICs in a 118-bus benchmark power system are calculated with respect to a realistic geomagnetic storm to demonstrate the effectiveness of the proposed signal processing method.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 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 ».