Forecasting space weather risks on power grids
Microsoft Research ha desarrollado un sistema de inteligencia artificial que predice los riesgos de las tormentas geomagnéticas en las redes eléctricas de Estados Unidos. Este sistema es capaz de generar estimaciones de riesgo específicas para cada ubicación en 66,935 subestaciones del país. Utilizando información del viento solar y modelos de aprendizaje automático, el sistema puede alertar a los operadores de la red entre 30 y 60 minutos antes de que un riesgo específico aparezca.
El sistema combina pronósticos de los índices Auroral Electrojet (AE) y Disturbance Storm Time (Dst) con datos locales de latitud, geología y conductividad del suelo. Durante una tormenta geomagnética en mayo de 2024, las compañías eléctricas de América del Norte se prepararon para posibles impactos, ya que las auroras se extendieron mucho más allá de su rango habitual, afectando la precisión del GPS y las operaciones satelitales.
La predicción del clima espacial es compleja debido a la interacción irregular del viento solar con la magnetosfera de la Tierra y los efectos en el suelo que dependen de las condiciones locales. El sistema de Microsoft aborda esta complejidad en tres etapas: primero, utiliza mediciones del viento solar para generar pronósticos de los índices AE y Dst; segundo, un modelo de aumento de gradiente combina estos pronósticos con entradas específicas de ubicación para estimar el cambio del campo magnético asociado al riesgo de corrientes inducidas geomagnéticamente (GIC); finalmente, las predicciones se convierten en estimaciones de riesgo específicas de ubicación y se agregan en una evaluación de riesgo continental.
Durante el período de evaluación 2020-2026, el modelo superó varios enfoques empíricos basados en el viento solar y mejoró la detección de eventos severos en el sistema de pronóstico de extremo a extremo.
Fuente: https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/forecasting-space-weather-risks-on-power-grids/