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Enregistrement W2115910105 · doi:10.1109/pes.2006.1709589

Topological observability analysis using heuristic rule based expert system

2006· article· en· W2115910105 sur OpenAlexaff
Amit Jain, R. Balasubramanian, S. C. Tripathy, Yoshiyuki Kawazoe

Notice bibliographique

Revue2006 IEEE Power Engineering Society General Meeting · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePower System Optimization and Stability
Établissements canadiensHatch (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésObservabilityHeuristicSpanning treeObservableMinimum spanning treeComputer scienceGraphElectric power systemGraph theoryExpert systemTree (set theory)MathematicsMathematical optimizationTopology (electrical circuits)AlgorithmTheoretical computer sciencePower (physics)Discrete mathematicsArtificial intelligenceCombinatoricsApplied mathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a novel approach for topological observability analysis using heuristic rule based expert system. The observability problem is split in P-delta observability and Q-V observability by P-delta/Q-V decouple characteristic of power systems. A heuristic rule based expert system is developed for finding the existence of an observable spanning tree for P-delta measurement graph and Q-V measurement graph. This expert system finds the existence of an observable spanning tree in measurement graph on the basis of heuristic rules, directly without making a spanning tree. Inference in this approach is done by the process of chaining through rules until a conclusion about the observability or unobservability is reached. The proposed heuristic rule based expert system has been tested on the standard IEEE 5 bus and 14 bus test systems and an 87 bus real power system, which is a part of Northern grid network of India. Results obtained are presented for illustration

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,204 · 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

Citations5
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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