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Enregistrement W1819453617 · doi:10.1109/lescpe.2004.1356297

Fuzzy measurements of power system symmetrical components

2004· article· en· W1819453617 sur OpenAlexaff
A.M. Al-Kandari, S.A. Soliman, M.E. El-Hawary

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePower System Optimization and Stability
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFuzzy logicComponent (thermodynamics)Fuzzy control systemMathematicsFuzzy numberElectric power systemNeuro-fuzzyTransformation (genetics)DefuzzificationMeasure (data warehouse)Power (physics)Computer scienceControl theory (sociology)Mathematical optimizationFuzzy setData miningArtificial intelligenceControl (management)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The symmetrical components are an effective tool for the analysis of the unsymmetrical fault in the power systems. Also, it can be used as an indication to abnormal normal operation of power systems. This paper presents the application of fuzzy system to measure the symmetrical components of a power system for control and protection. The samples for the symmetrical components are obtained using the symmetrical transformation matrix in the time domain. Then the problem of the symmetrical component parameters is formulated as a linear fuzzy regression problem to estimate the fuzzy parameters of each component from the available samples. Two models are discussed in this paper, while in the first model, we assume that the data samples are non-fuzzy, and the model coefficients are fuzzy. In the second model, we assume the data samples are fuzzy and the model parameters are fuzzy as well. The simplex-based linear programming method is used to solve the resulting problems. Simulated and actual recorded data are presented in the paper.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,822
Score d'incertitude au seuil0,305

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,187 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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