Уфимский университет науки и технологий
Уфа, Россия
Институт физики Земли им. О.Ю. Шмидта РАН
Москва, Россия
Уфа, Россия
Уфа, Россия
Разработка вероятностных и статистических моделей для оперативной оценки техносферных рисков, возникающих вследствие воздействия космической погоды на высокоширотные энергосистемы, является актуальной задачей с выраженным прикладным характером. Наибольшую практическую значимость такие модели имеют в полярных и субполярных регионах, недостаточно обеспеченных надежными источниками геомагнитных данных. В работе предлагается оригинальный способ безаппаратной (без использования специализированного оборудования) оценки уровня геоиндуцированных токов (ГИТ) в энергосистемах Арктической зоны РФ, заключающийся в интерпретации визуально-различимых признаков полярных сияний как естественных индикаторов состояния космической погоды. На примере рассмотренного региона в целом и подстанции 330 кВ «Выходной» магистральной электрической сети «Северный транзит» в частности показана устойчивая статистическая взаимосвязь между областью наблюдения сияний, их структурой и уровнем ГИТ в высокоширотных энергосистемах. Установлено, что в периоды наблюдения дискретных сияний c вероятностью свыше 7.5 % уровень ГИТ превышает 10 А, в то время как при сияниях диффузного типа вероятность достижения такого значения составляет всего 0.31 %. В условиях отсутствия или дефицита данных аппаратных измерений полученные модели возможно использовать для оценки вероятности возникновения экстремальных ГИТ в заполярных энергораспределительных системах и сетях, опираясь лишь на естественные индикаторы, наблюдаемые невооруженным глазом. Практическое применение представленных моделей может способствовать повышению эффективности решений, принимаемых в условиях низкой осведомленности в соответствующей предметной области
геомагнитные вариации, космическая погода, высокоширотные энергосистемы, статистические модели
1. Вахнина В.В., Черненко А.Н., Кузнецов В.А. Влияние геоиндуцированных токов на насыщение магнитной системы силовых трансформаторов. Вектор науки Тольяттинского государственного университета. 2012, № 3(21), с. 65–69.
2. Воробьев А.В., Пилипенко В.А. Подход к восстановлению геомагнитных данных на базе концепции цифровых двойников. Солнечно-земная физика. 2021, т. 7, № 2, с. 53–62. DOI:https://doi.org/10.12737/szf-72202105 / Vorobev A.V., Pilipenko V.A. Geomagnetic data recovery approach based on the concept of digital twins. Sol.-Terr. Phys. 2021, vol. 7, iss. 2, pp. 48–56. DOI:https://doi.org/10.12737/stp-72202105.
3. Воробьев В.Г., Сахаров Я.А., Ягодкина О.И. и др. Геоиндуцированные токи и их связь с положением западной электроструи и границами авроральных высыпаний. Труды Кольского научного центра РАН. 2018, т. 5, вып. 4, с. 16–28.
4. Воробьев А.В., Пилипенко В.А., Сахаров Я.А., Селиванов В.Н. Статистические взаимосвязи вариаций геомагнитного поля, аврорального электроджета и геоиндуцированных токов. Солнечно-земная физика. 2019, т. 5, № 1, с. 48–58. DOI:https://doi.org/10.12737/szf-51201905 / Vorobev A.V., Pilipenko V.A., Sakharov Ya.A., Selivanov V.N. Statistical relationships between variations of the geomagnetic field, auroral electrojet, and geomagnetically induced currents. Sol.-Terr. Phys. 2019, vol. 5, iss. 1, pp. 35–42. DOI:https://doi.org/10.12737/stp-51201905.
5. Воробьев А.В., Соловьев А.А., Пилипенко В.А., Воробьева Г.Р. Интерактивная компьютерная модель для прогноза и анализа полярных сияний. Солнечно-земная физика. 2022, т. 8, № 2, с. 93–100. DOI:https://doi.org/10.12737/szf-82202213 / Vorobev A.V., Soloviev A.A., Pilipenko V.A., Vorobeva G.R. Interactive computer model for aurora forecast and analysis. Sol.-Terr. Phys. 2022, vol. 7, iss. 2, pp. 84–90. DOI:https://doi.org/10.12737/stp-82202213.
6. Воробьев А.В., Соловьев А.А., Пилипенко В.А. и др. Локальная диагностика наличия полярных сияний на основе интеллектуального анализа геомагнитных данных. Солнечно-земная физика. 2023, т. 9, №. 2, c. 26–34. DOI:https://doi.org/10.12737/szf-92202303 / Vorobev A.V., Soloviev A.A., Pilipenko V.A., et al. Local diagnostics of aurora presence based on intelligent analysis of geomagnetic data. Sol.-Terr. Phys. 2023, vol. 9, iss. 2, pp. 22–30. DOI:https://doi.org/10.12737/stp-92202303.
7. Воробьев А.В., Лапин А.Н., Соловьев А.А., Воробьева Г.Р. Подход к интерпретации естественных индикаторов состояния космической погоды для оценки эффектов ее воздействия на высокоширотные энергосистемы. Физика Земли. 2024, № 4, с. 100–110. DOI:https://doi.org/10.31857/S0002333724040071.
8. Гвишиани А.Д., Лукьянова Р.Ю. Оценка влияния геомагнитных возмущений на траекторию наклонно-направленного бурения глубоких скважин в Арктическом регионе. Фундаментальный базис инновационных технологий нефтяной и газовой промышленности. Материалы Всероссийской научной конференции, посвященной 30-летию ИПНГ РАН. 2017, с. 46.
9. Гвоздарев А.Ю., Сивоконь В. П., Хомутов С.Ю. Оценка величины геомагнитно-индуцированных токов в Центральном энергорайоне энергосистемы Камчатского края. Вестник КРАУНЦ. Физ.-мат. науки. 2024, т. 49, № 4, с. 185–202. DOI:https://doi.org/10.26117/2079-6641-2024-49-4-185-202.
10. Данилов Г.А., Денчик Ю.М., Иванов М.Н., Ситников Г.В. Повышение качества функционирования линий электропередачи. М.; Берлин: Директ-Медиа, 2015. 558 c.
11. Зеленый Л.М., Петрукович А.А. Арктика. Космическая погода. Природа. 2015, № 9, с. 31–39.
12. Канониди Х.Д., Ораевский В.Н., Белов А.В. и др. Сбои в работе железнодорожной автоматики во время геомагнитных бурь. Проблемы прогнозирования чрезвычайных ситуаций: сборник материалов научно-практической конференции. 2002, с. 41–42.
13. Пилипенко В.А. Воздействие космической погоды на наземные технологические системы. Солнечно-земная физика. 2021, т. 7, № 3, с. 72–110. DOI:https://doi.org/10.12737/szf-73202106 / Pilipenko A.V. Space weather impact on ground-based technological systems. Sol.-Terr. Phys. 2021, vol. 7, iss. 3, pp. 68–104. DOI:https://doi.org/10.12737/stp-73202106.
14. Пилипенко В.А., Черников А.А., Соловьев А.А. и др. Влияние космической погоды на надежность функционирования транспортных систем на высоких широтах. Russian Journal of Earth Sciences. 2023, т. 23, ES2008. DOI:https://doi.org/10.2205/2023ES000824.
15. Птицына Н.Г., Тясто М.И., Касинский В.В., Ляхов Н.Н. Влияние космической погоды на технические системы: сбои железнодорожной аппаратуры во время геомагнитных бурь. Солнечно-земная физика. 2008, вып. 12(125), т. 2, с. 360.
16. Пуляев В.И., Усачев Ю.В. Магнитная буря — причина отключения ВЛ 330 кВ. Энергетик. 2002, № 7, с. 18–20.
17. Селиванов В.Н., Аксенович Т.В., Билин В.А. и др. База данных геоиндуцированных токов в магистральной электрической сети «Северный транзит». Солнечно-земная физика. 2023, т. 9, № 3, с. 100–110. DOI:https://doi.org/10.12737/szf-93202311 / Selivanov V.N., Aksenovich T.V., Bilin V.A., et al. Database of geomagnetically induced currents in the main transmission line “Northern Transit”. Sol.-Terr. Phys. 2023, vol. 9, iss. 3, pp. 93–101. DOI:https://doi.org/10.12737/stp-93202311.
18. Соколова О.Н., Сахаров Я.А., Грицутенко С.С., Коровкин Н.В. Алгоритм анализа устойчивости энергосистем к геомагнитным бурям. Известия РАН. Энергетика. 2019, с. 33–52. DOI:https://doi.org/10.1134/S0002331019050145.
19. Ягова Н.В., Розенберг И.Н., Гвишиани А.Д. и др. Исследование влияния геомагнитной активности на функционирование систем железнодорожной автоматики в Арктической зоне России. Арктика: экология и экономика. 2023, т. 13, № 3, с. 341–352. DOI:https://doi.org/10.25283/2223-4594-2023-3-341-352.
20. Ягодкина О.И., Воробьев В.Г., Шекунова Е.С. Наблюдения полярных сияний над Кольским полуостровом. Труды Кольского научного центра РАН. 2019, т. 10, № 8-5, с. 43–55. DOI:https://doi.org/10.25702/KSC.2307-5252.2019.10.8.
21. Barannik M.B., Danilin A.N., Kat’kalov Yu.V., et al. A system for recording geomagnetically induced currents in neutrals of power autotransformers. Instruments and Experimental Techniques. 2012, vol. 55, no. 1, pp. 110–115. DOI:https://doi.org/10.1134/S0020441211060121.
22. Dimitrova D.S., Kaishev V.K., Tan S. Computing the Kolmogorov–Smirnov distribution when the underlying CDF is purely discrete, mixed, or continuous. Journal of Statistical Software. 2020, vol. 95, iss. 10, pp. 1–42. DOI:https://doi.org/10.18637/jss.v095.i10.
23. Dobbins R.W., Schriiver K. Electrical Claims and Space Weather. Measuring the Visible Effects of an Invisible Force June 2015. URL: https://centerforsecuritypolicy.org/wp-content/uploads/2022/06/Appendix-F-2015Zurich-ElectricalClaimsandSpaceWeather.pdf (дата обращения 3 мая 2025 г.).
24. Eckhard L., Werner A.S., Markus A. Log-normal distributions across the sciences: keys and clues: on the charms of statistics, and how mechanical models resembling gambling machines offer a link to a handy way to characterize log-normal distributions, which can provide deeper insight into variability and probability — normal or log-normal: That is the question. BioScience. 2001, vol. 51, no. 5, pp. 341–352. DOI:https://doi.org/10.1641/0006-3568(2001)051[0341:LNDATS]2.0.CO;2.
25. Eroshenko E.A., Belov A.V., Boteler D., et al. Effects of strong geomagnetic storms on Northern railways in Russia. Adv. Space Res. 2010, vol. 46, iss. 9, pp. 1102–1110. DOI:https://doi.org/10.1016/j.asr.2010.05.017.
26. Kataoka R., Ngwira C. Extreme geomagnetically induced currents. Prog. in Earth and Planet. Sci. 2016, no. 3, p. 23.
27. Marshall R.A., Smith E.A., Francis M.J., et al. A preliminary risk assessment of the Australian region power network to space weather. Space Weather. 2011, vol. 9, S10004. DOI:https://doi.org/10.1029/2011SW000685.
28. Pilipenko V.A., Kozyreva O.V., Belakhovsky V.B., et al. What should we know to predict geomagnetically induced currents in power transmission lines. Russian Journal of Earth Sciences. 2024, vol. 24, ES6006. DOI:https://doi.org/10.2205/2024es000954.
29. Pirjola R., Pulkkinen A., Viljanen A. Studies of space weather effects on the Finnish natural gas pipeline and on the Finnish high-voltage power system. Adv. Space Res. 2003, vol. 31, iss. 4, pp. 795–805. DOI:https://doi.org/10.1016/S0273-1177(02)00781-0.
30. Radasky W., Emin Z., Adams R, van Baelen J. CIGRE TB 780: Understanding of geomagnetic storm environment for high voltage power grids. Technical report. 2019.
31. Scott D.W. On optimal and data-based histograms. Biometrika. 1979, vol. 66, pp. 605–610. DOI:https://doi.org/10.1093/biomet/66.3.605.
32. Sigernes F., Holmen S.E., Biles D., et al. Auroral all-sky camera calibration. Geosci. Instrum. Method. Data Syst. 2014, no. 3, pp. 241–245. DOI:https://doi.org/10.5194/gi-3-241-2014.
33. Soloviev A.A., Sidorov R.V., Oshchenko A.A., Zaitcev A.N. On the need for accurate monitoring of the geomagnetic field during directional drilling in the Russian Arctic. Izvestiya, Physics of the Solid Earth. 2022, vol. 58, pp. 420–434. DOI:https://doi.org/10.1134/S1069351322020124.
34. Tanskanen E.I. A comprehensive high-throughput analysis of substorms observed by IMAGE magnetometer network: Years 1993–2003 examined. J. Geophys. Res. 2009, vol. 114, A05204. DOI:https://doi.org/10.1029/2008JA013682.
35. Vorobev A., Soloviev A., Pilipenko V., et al. An approach to diagnostics of geomagnetically induced currents based on ground magnetometers data. App. Sci. 2022, vol. 12, 1522. DOI:https://doi.org/10.3390/app12031522.
36. Wintoft P., Wik M., Viljanen A. Solar wind driven empirical forecast models of the time derivative of the ground magnetic field. J. Space Weather Space Climate. 2015, vol. 5, A7. DOI:https://doi.org/10.1051/swsc/2015008.
37. URL: https://aurora-forecast.ru (дата обращения 3 мая 2025 г.).
38. URL: http://pgia.ru/lang/ru/archive_pgi (дата обращения 3 мая 2025 г.).
39. URL: http://gic.en51.ru (дата обращения 3 мая 2025 г.).
40. URL: http://aurora.pgia.ru:8071/?p=2 (дата обращения 3 мая 2025 г.).
