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Enregistrement W2082810296 · doi:10.1109/pesgm.2014.6939092

High-fidelity, faster than real-time dynamics simulation

2014· article· en· W2082810296 sur OpenAlexaboutno aff
Alexander Flueck

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReal-time simulation and control systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceGridSimulationReal-time simulationReliability (semiconductor)Systems engineeringEngineeringPower (physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary form only given. With support from the Department of Energy, Illinois Institute of Technology is leading a team to develop a high fidelity "faster than real-time" dynamics simulator capable of predicting complex, large-scale power system behavior based on (eventually) real-time measurements. The team is leveraging several mathematics and computational advances (e.g., PETSc linear solvers, nonlinear solvers, time-stepping algorithms, memory management and multi-core processors) to improve the speed of dynamics simulations. In addition, the team is leveraging recent modeling and simulation advances (e.g., new three-phase unbalanced network models, single-phase induction motor models, protection system models) to improve the fidelity of the dynamics simulations. The goal is to aid operators in their true time of need, when there is a significant risk of cascading outages. The project will accelerate performance and enhance accuracy of dynamics simulations, enabling operators to maintain reliability and steer clear of blackouts. In the long-term, the proposed simulator will form the backbone of the newly conceived hybrid real-time protection and control architecture that will coordinate local controls, wide-area measurements, wide-area controls and advanced real-time prediction capabilities. The team members (and roles) are as follows: Illinois Institute of Technology (modeling, algorithm development, dynamics simulator development, verification and validation), Argonne National Laboratory's Mathematics and Computer Science Division (algorithm development), Electrocon, the developer of CAPE, a protection system modeling and simulation tool (protection engine development, independent verification & validation), Alstom Grid, a control center Energy Management System vendor (independent verification & validation), Commonwealth Edison, a large metropolitan utility (independent verification & validation), McCoy Energy (facilitate utility advisory group) and AltaLink, a large Canadian transmission system operator (independent verification & validation). This material is based upon work supported by the Department of Energy under Award Number DE-OE0000624. The views and opinions of authors expressed herein do not necessarily state or reflect those of the United States Government or any agency thereof.

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)0,002
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,087

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0260,005

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,207 · 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

Citations8
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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