Maintenance resource planning for utility poles in a power distribution network
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we address the problem of maintenance resource planning for utility wood poles for a power distribution company. The poles are currently replaced with new ones either when they fail or are found in poor condition at regular inspections. As the poles age, a large number of failures might occur, yielding an unexpected increase in the demand for maintenance resources. Timely preventive replacement of poles is one strategy to prevent such an increase in maintenance demand. Therefore, changing the maintenance program such that poles whose ages exceed a threshold value are also replaced at regular inspections can reduce the number of failures in the future and consequently the unplanned demand for maintenance resources. However, determining the threshold age is challenging. To solve the problem, we assume that the failure time of poles follows a Weibull distribution and estimate its parameters by the maximum likelihood method from the available left truncated and right censored data. To justify the necessity of preventive replacement, we then use the delayed renewal process theorem to calculate the expected number of failures in any given interval in the future assuming poles are replaced only at failure. Finally, we propose a mathematical programming model to determine the threshold age ensuring that the expected number of failures in a given future interval is limited. The methodology developed in this paper can be used by any utility to limit the number of unplanned replacements.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».