Notice bibliographique
Résumé
In recent years, many transmission companies have established sets of performance measures for their customer delivery systems. Such measures are used for various purposes such as investment, comparison of performance, etc. When it comes to transmission stations, there are no performance measures in place at the present time that reflect the performance of a station as a whole. In addition, outages to station-related equipment may have different consequences. A station related-outage can affect customers directly in case of a load station or the transfer capability between two locations in the system in case of a transmission station. The asset manager of a transmission system needs to use any available data on asset performance, conditions, utilization and available analysis tools in driving business decisions. He or she may need to know, for example, how stations of different sizes with the same voltage level are compared from the different point of views such as equipment performance, station utilization, station security and personnel safety. He or she may need to identify the worst performing stations (outliers) so that fund may be allocated appropriately. Also, performance measures can help quantify benefits of investments over time. This paper proposes some new quantitative performance measures for transmission and load stations. The proposed measures covers a variety of station related performance aspects such as reliability, utilization, security and safety to personnel. The new measures was used to determine relative station performance, ranking of stations, transmission station component unavailability for the entire transmission network and performance trends. The new performance measures was illustrated by examples.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».