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Enregistrement W2015087446 · doi:10.1049/cp.2013.0976

Universal IED for distribution smart grids

2013· article· en· W2015087446 sur OpenAlexaff
Francisc Zavoda, Chad Abbey, Y. Brissette, Réjean Lemire

Notice bibliographique

Revue22nd International Conference and Exhibition on Electricity Distribution (CIRED 2013) · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePower Systems and Technologies
Établissements canadiensHydro-Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInteroperabilitySmart gridComputer scienceModular designReliability (semiconductor)Service (business)Task (project management)Quality (philosophy)Systems engineeringPlug and playQuality of serviceEmbedded systemComputer securityTelecommunicationsEngineeringPower (physics)World Wide WebElectrical engineeringOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To satisfy customer's growing service quality expectations and to support, as well, a wide array of additional new services, utilities need to provide high quality power over a complex and interactive grid with greater reliability, efficiency and security. To achieve this complex task, they need to implement new technologies in their power systems, including accommodating distributed generation (DG) and integrating the latest information technologies (IT) including acquisition and communication. This paper presents a new concept of feeder level universal Intelligent Electronic Devices (IED), based on a modular structure, compatible with all major distribution equipments and complying with international standards. Characteristics like interoperability and plug-and-play offered by this IED as default standardized features will allow improvement in the efficiency of existing Smart Distribution applications and will open the gate for the development of new ones. The results of IREQ's project related to the concept and design of such IEDs and their implications are discussed in support of this vision. (4 pages)

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,067

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,006

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,202 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations11
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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