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Enregistrement W2090883575 · doi:10.1109/tsg.2015.2394361

Robust Meter Placement for State Estimation in Active Distribution Systems

2015· article· en· W2090883575 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 Smart Grid · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOptimal Power Flow Distribution
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhasorMathematical optimizationHessian matrixSubmodular set functionGreedy algorithmComputer scienceObservabilityElectric power systemControl theory (sociology)AlgorithmMathematicsPower (physics)Artificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The active nature of next generation distribution systems requires a highly accurate real-time monitoring for state estimation and situational awareness. This paper considers the problem of robust placement of a limited number of voltage magnitude meters and phasor measurement units for state estimation in an active distribution system comprising topological reconfigurations. The trace of the inverse of the Fisher information matrix is chosen as criterion for the estimation accuracy. For meter placement in a single configuration distribution system, the greedy approach provides a near-optimal solution as well as a theoretical approximation guarantee. However, for meter placement in an active distribution system, a robust approach is required to optimize the worst case estimation accuracy among all possible configurations of the system. In this paper, a simple robust algorithm, called submodular saturation algorithm, for meter placement in active distribution systems is proposed. Numerical results on three different active distribution systems show that the submodular saturation algorithm outperforms the greedy algorithm and the genetic algorithm in most cases, and provides competitive results in other cases.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,931
Score d'incertitude au seuil0,813

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,240
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