Power Line Communications for Low-Voltage Power Grid Tomography
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.
Notice bibliographique
Résumé
Power line communications (PLC) has attracted considerable attention for supporting smart grid applications. Since it reuses the existing grid infrastructure, it offers cost advantages over alternative communications methods and gives electric utilities control over the communications medium. Furthermore, the "through-the-grid" property of PLC extends its possible use beyond mere communications. Since the PLC signals are bound to travel through the power grid, they can also be used for inference tasks, such as online diagnostics of power line integrity. In this paper, we consider such an inference application of PLC, enabled by modern signal processing. We assume a power grid at whose edges PLC devices are deployed to form a PLC network for purposes such as advanced meter reading. We are interested in retrieving the physical power-grid topology, i.e., the connections and lengths of power lines reaching to the locations of the PLC devices. To this end, we propose the combination of PLC-based ranging with inference based on end-to-end measurements. In the context of communication networks, the latter is known as tomography and hence, we refer to the developed method as power grid tomography. For the purpose of ranging we formulate a new super-resolution ranging algorithm specifically tailored for signal propagation through power lines. Numerical results for low-voltage distribution grid examples demonstrate the successful reconstruction of the grid topology by the proposed power grid tomography method.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
score_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