Wavelet analysis of geomagnetically induced currents during the strong geomagnetic storms
Notice bibliographique
Résumé
The main problem of electric utilities around the world is to ensure continuous power supply to consumers. One of the causes of power outages and blackouts can be geomagnetic storms during periods of the increased solar activity. They arouse geomagnetically induced currents (GICs) flowing in the long-distance high-voltage power grids on Earth’s surface. The history of this phenomenon investigation shows that GICs during strong geomagnetic storms had led to blackouts in certain regions of Canada, Sweden and the USA. To study these phenomena and assess the risks of such accidents for the regional system, a GICs registration system in 330 kV autotransformers neutrals of the Kola-Karelian power transit was developed in northwestern Russia. During 11 years of monitoring numerous cases of the flow of high values of quasi-dc currents with different time durations, induced by variations of the geomagnetic field, have been registered. In order to analyze the currents a wavelet transform was chosen, since this method allows to define not only the frequency composition but also changes in spectral characteristics over time, which is significant in the study of GIC. The paper presents a discussion of GIC scalograms obtained for four events of Solar Cycle 24: 13-14 November 2012, 17-18 March 2015, 7-8 September 2015 and 7-8 September 2017. The analysis showed that the characteristic duration of the peak of the considered GICs is from 4.6 to 11.1 min.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».