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Enregistrement W1825905760 · doi:10.1109/pesw.2001.917213

Recommended modeling of power system governing response

2002· article· en· W1825905760 sur OpenAlexaboutno aff
R.P. Schulz, R.J. O'Keefe

Notice bibliographique

Revue2001 IEEE Power Engineering Society Winter Meeting. Conference Proceedings (Cat. No.01CH37194) · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePower System Optimization and Stability
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInterconnectionFrequency responseElectric power systemPower (physics)Response timeAutomatic Generation ControlAutomatic frequency controlControl theory (sociology)Electricity generationComputer sciencePower stationControl (management)EngineeringElectrical engineeringTelecommunicationsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary form only given. Power plant governing response is the prompt automatic increase in generation in response to decreases of system frequency. This governing response, also called primary frequency regulation, acts to preserve the balance between generation and load across the interconnected power system; it provides tight frequency control within 2 to 3 seconds after trips of units. Power plant governing response, the change in generation normalized by the change in frequency, has units of MW/Hz; it is commonly expressed in the US and Canada as MW per 0.1 Hz. Both power system operating and planning personnel have become increasingly aware of the fact that power plant governing response is considerably less than expected and planned for. This difference, "the governing problem" is seen after abrupt changes in generation or served load; the sustained component of the simulated response of system frequency is much closer to 60 Hertz than the recorded response. This presentation presents recordings of unit and interconnection response to events that illustrate: the nature of the governing problem from an interconnection view; individual unit responses, which suggest classes of nonresponsiveness; and results of simulations compared to recordings of the same events.

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)0,002
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,560
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,181 · 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'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
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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