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Enregistrement W2066787887 · doi:10.1049/ip-gtd:20030797

Reliability evaluation algorithm for complex medium voltage electrical distribution networks based on the shortest path

2003· article· en· W2066787887 sur OpenAlexaff
Kaigui Xie, Jiaqi Zhou, R. Billinton

Notice bibliographique

RevueIEE Proceedings - Generation Transmission and Distribution · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePower System Reliability and Maintenance
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésShortest path problemNode (physics)Reliability (semiconductor)AlgorithmComputer sciencePath (computing)Circuit breakerComplex networkTopology (electrical circuits)Graph theoryGraphDijkstra's algorithmVoltageMathematicsTheoretical computer scienceEngineeringPower (physics)Computer networkStructural engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a reliability evaluation algorithm for medium voltage radial electrical distribution networks (EDN). The algorithm is suitable for evaluating reasonably complex EDNs with multiple subfeeders. It applies a forward-search-method to identifying the section controlled by a breaker. By applying graph theory and considering the structural features of the EDNs, methods for searching for the shortest paths from any node to the energy source and between any two nodes are developed. Based on the definitions of feeder terminal node (FTN) and the shortest path from a failure element to FTNs, it is easy to identify a disconnected section, following which a classification of the nodes is obtained. The reliability indices of the buses, feeders and system are calculated, based on the nodal classification. The developed algorithm has been tested on a number of test systems and the results show the effectiveness and applicability of the approach.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,215 · 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations63
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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