MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2155167726

Assessment of component criticality in customer delivery systems

2004· article· en· W2155167726 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 International Conference on Probabilistic Methods Applied to Power Systems · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePower System Reliability and Maintenance
Établissements canadiensHydro One (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComponent (thermodynamics)Reliability engineeringTransmission systemCriticalityComputer scienceRedundancy (engineering)Electric power systemElectricityReliability (semiconductor)TransformerTransmission (telecommunications)Risk analysis (engineering)BusinessTelecommunicationsEngineeringPower (physics)Electrical engineeringVoltage
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The customer delivery system (CDS) is defined as the component of the bulk transmission system which delivers power from the bulk transmission system to large municipalities, large industrial customers and the retail (distribution) system. The delivery system can be simple or complicated and redundancy may or may not be provided depending on the size of the load and the needs of customers connected to the system. The CDS is made up of different components such as lines, transformers, buses, breakers, etc. and these components are electrically connected together to transport electrical energy from the bulk transmission system to various load points. Depending on system planning criteria used, a single component failure may or may not affect the reliability of supply to customers. All components of the system are important and some components are more critical than others. In a competitive electricity market, owners of these systems are required by regulatory rules to maintain their systems to specific performance standards. Meeting these standards could be a challenging task for transmission owners or providers particularly if they want to maintain a good investment rate of return for their shareholders. One approach of tackling this problem is to rank components of the system in terms of their importance or criticality with respect to supply reliability. Such a ranking list can be used for various planning, operational and maintenance purposes. One of the more important purposes is to establish the most effective areas of the system to invest in to meet reliability targets. In this way, money could be spent in a more effective and efficient way on various projects. The purpose of this paper is to describe the recent study that has been performed at Hydro One to assess the component criticality in the CDS and to show how the study findings can be used in supporting investment decisions.

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)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,933
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,303 · 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