MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2017116792 · doi:10.1109/tpwrs.2014.2348531

Load Modeling For Power System Requirement and Capability Assessment

2014· article· en· W2017116792 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Power Systems · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePower System Optimization and Stability
Établissements canadiensParks Canada
Organismes subventionnairesOffice of Naval ResearchGrainger Foundation
Mots-clésElectric power systemComputationComputer sciencePower (physics)Reliability engineeringControl engineeringPower-flow studyMathematical optimizationEngineeringAlgorithmMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Load modeling is essential for designing and operating power systems. This paper presents an approach for load modeling on smaller power systems that could be “islanded,” an approach that preserves the detail of a full differential equation simulation of relevant loads while requiring far less computation by employing behavioral models of important loads. Mixed domain models, e.g., stochastic, finite-state machine, and differential equation models, are employed to provide accuracy in a computationally tractable framework. Where simple load models may not be adequate, particularly for generation-constrained systems (in a paper by Sotiropoulos et al.), and full models are computationally unfavorable, this approach provides excellent results that enable “what-if” studies and flexible re-evaluation during power system design and operational assessment. Naval vessels, particularly warships with relatively large and increasing load power requirements, offer a unique laboratory for understanding isolated power grids. This paper examines the DDG-51 power distribution system as an example.

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.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,987
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,223 · 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