MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2100935434 · doi:10.1109/tec.2006.882415

Multistate Wind Energy Conversion System Models for Adequacy Assessment of Generating Systems Incorporating Wind Energy

2008· article· en· W2100935434 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 Energy Conversion · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePower System Reliability and Maintenance
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWind powerElectric power systemMonte Carlo methodReliability (semiconductor)Reliability engineeringEnergy transformationSampling (signal processing)Electricity generationEnergy (signal processing)Computer scienceWind speedEngineeringPower (physics)Electrical engineeringMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wind energy is considered to be a very promising alternative for power generation because of its tremendous environmental, social, and economic benefits. Electrical power generation from wind energy behaves quite differently from that of conventional sources. The fundamentally different operating characteristics of those facilities, therefore, affect the power system reliability in a manner different from that of the conventional systems. This paper is focused on the development of suitable models for wind energy conversion systems, in adequacy assessments of generating systems, using wind energy. These analytical models can be used in the conventional generating system adequacy assessment utilizing analytical or Monte Carlo state-sampling techniques. This paper shows that a five-state wind energy conversion system model can be used to provide a reasonable assessment of the practical power system adequacy studies, using an analytical method, or a state-sampling simulation 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.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,967
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,195 · 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