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Enregistrement W2143430740 · doi:10.1109/ccece.1999.804874

Modelling extreme-weather-related transmission line outages

2003· article· en· W2143430740 sur OpenAlexaffabout
Bin Shen, D. Koval, Xuemin Shen

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThermal Analysis in Power Transmission
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectric power transmissionTransmission lineReliability (semiconductor)StormMeteorologyIcingElectricityTransmission (telecommunications)Extreme weatherMonte Carlo methodComputer scienceLine (geometry)Lightning (connector)Power transmissionWind powerEnvironmental scienceReliability engineeringTelecommunicationsPower (physics)EngineeringGeographyElectrical engineeringStatisticsClimate change

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One of the primary causes of major transmission line outages are extreme weather conditions particularly lightning, wind and conductor icing (e.g., Quebec, US ice storms of 1998). The statistical results of a detailed analysis of Alberta Power Limited's transmission line outage database and Alberta Environmental Service weather data bases over a 20 year period are investigated in this paper. The analysis reveals the significance of the geographical location of the transmission lines and their frequency of outages. The paper also reveals that the number of transmission line outages is not necessarily proportional to the physical length of the line for many transmission lines, which contradicts many published methodologies. The paper presents a Monte Carlo simulation reliability model of transmission line network configurations based on the historical Canadian Electricity Association's utility equipment reliability database and the Environmental Service weather databases.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,146
Score d'incertitude au seuil0,290

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,188 · 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

Citations19
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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