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，利用 L1 太阳风观测数据预测 AE 和 Dst 指数，结合纬度、地质电导率与电网数据，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估计。在 2020-2026 年评估期内，该系统检测到近 80% 的重大空间天气事件，Dst 预测在 62.2% 的峰值活动小时上优于 Burton 方程，严重事件检测率提升 1.2 个百分点。