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Enregistrement W1821265355 · doi:10.1109/pesw.2002.985254

Calibration system for power quality instrumentation

2003· article· en· W1821265355 sur OpenAlexaff
R. Arseneau

Notice bibliographique

Revue2002 IEEE Power Engineering Society Winter Meeting. Conference Proceedings (Cat. No.02CH37309) · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePower Quality and Harmonics
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHarmonicsRevenueCalibrationReliability engineeringComputer scienceElectric power systemField (mathematics)Quality (philosophy)DeregulationPower (physics)WaveformInstrumentation (computer programming)Electrical engineeringSystems engineeringVoltageEngineeringFinanceBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the past few years the number of loads producing harmonics in the power system has grown. As a consequence new definitions for electrical quantities under nonsinusoidal conditions have been discussed particularly in view to apply a fairer distribution of the financial burden required to operate the system and to maintain the quality of the service. Considering the rapid deregulation of electrical utilities, it is important to know what impact any new definition will have on the overall rate structures and billing charges, especially those applied to the major industrial clients. This paper describes a calibration system which can be used to investigate the performance of revenue meters based on the existing definitions in comparison with new measuring methods being proposed, for test waveforms of field recorded data. For this study some of the definitions proposed in the new IEEE Standard 1459-2000 were considered.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,789
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,219 · 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.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations5
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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