Canadian experience in the collection of transmission and distribution component unavailability data
Notice bibliographique
Résumé
Equipment and system performance data are usually collected for two basic reasons. The first, and possibly the most obvious reason, is to assess past performance. The second reason is to provide the required information to estimate future performance. Consistent collection of data is essential as it forms the input to relevant reliability models, techniques and equations. Consistent data are required to continuously monitor the performance of an electric power system and to measure its ability to provide reliable service to its customers. Many utilities have established comprehensive procedures for assessing the performance of their systems. In Canada, these procedures have been formulated through the Canadian Electricity Association (CEA). The CEA is an organization for exchanging information on technical, marketing and management problems of mutual interest to its members. In 1975, CEA adopted a proposal to create a facility for centralized collection, processing and reporting of reliability and outage statistics for electric generation, transmission and distribution equipment. The outage statistics made available through this collection and analysis process provide the requisite data to evaluate the reliability of generation, transmission and distribution systems. This paper briefly illustrates the philosophies adopted by Canadian utilities in the collection of component and system outage data. It also presents a summary of the transmission and distribution component unavailability data in the CEA database
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,022 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,045 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».