Rough set methods in power system fault classification
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents an approach to classifying power system faults using rough set methods. A knowledge-based fault detection and identification (FDI) system for power system faults has been introduced. The FDI system has the ability to detect and classify power system faults by combining conventional signal analysis methods (e.g., FFT, IFFT and wavelets) with granular computing and rough set methods. In granular computing, experimental data is partitioned into collections of data (called information granules) that are in some way similar. Rough set methods are based on set approximation, partition of each finite universe using an indiscernibility relation, attribute reduction, decision-rule derivation, and many useful measures such as approximation accuracy and rough inclusion. Traditional fuzzy set theory is also as part of fault signal feature extraction. The FDI system derives an indication of the type of faults that have occurred and also generates classification rules for the fault classification. This system has resulted from a study of fault files recorded by the Transcan Recording System (TRS) at the Manitoba Hydro Dorsey Station over several years. The contribution of this paper is the introduction of an approach to classifying power system faults using a combination of traditional signal analysis methods and a number of computational intelligence methods (granular computing, and rough set theory).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».