微软研究院用机器学习预测电网空间天气风险

微软研究院开发了一套端到端机器学习流水线，为美国本土66,935座变电站生成位置级空间天气风险估计，可提前30至60分钟预警。系统结合AE与Dst指数预测、纬度、地质电导率等数据，评估期内检测到近80%的重大空间天气事件。Dst预测器在2020-2026年评估期活动最强烈时段有62.2%的小时数优于Burton方程。