微软研究院用机器学习预测电网空间天气风险

微软研究院实习生构建的机器学习流水线可为美国本土66,935座变电站生成30-60分钟前的空间天气风险预警，评估期内检出近80%的重大事件。系统结合AE与Dst指数预报、纬度、地质电导率与电网数据，Dst预测在2020-2026年活动高峰时段有62.2%的小时优于Burton方程。