MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2097863529 · doi:10.1109/ichqp.1998.759840

A fuzzy logic application to represent load sensitivity to voltage sags

2002· article· en· W2097863529 sur OpenAlex
Benedito Donizeti Bonatto, T. Niimura, H.W. Dommel

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

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePower Quality and Harmonics
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésFuzzy logicReliability engineeringSensitivity (control systems)Fuzzy setTransient (computer programming)Reliability (semiconductor)Computer scienceAdaptive neuro fuzzy inference systemVoltageInferencePower (physics)EngineeringControl engineeringFuzzy control systemElectronic engineeringArtificial intelligenceElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a case study application of fuzzy logic in a power quality issue. It describes the computer-based load sensitivity to voltage sags, by using fuzzy sets and IF-THEN inference rules. The load sensitivity is based on the steady-state and transient voltage versus time profile according to the IEEE Std. 446, also referred to as the CBEMA (Computer Based Equipment Manufacturer Association) curve. Fuzzy logic allows the modeling of the inherent uncertainty of the load reliability. This expresses how the success or failure of computer based loads is correlated with short term voltage variations in the electric supply system. A fuzzy inference system is experimentally implemented for these cases, showing the general procedures of how to use this theory. It appears that fuzzy set theory can play an important role in diagnosing power quality disturbances, and hence it can offer insights towards the satisfaction of the needs of manufacturers, utilities and customers.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,894
Score d'incertitude au seuil0,998

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)0,0000,003

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,218 · 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

En bref

Citations28
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetPower Quality and HarmonicsTravaux en français237 207