Comparative study of Wireless Sensor Network standards for application in Electrical Substations
Notice bibliographique
Résumé
Power utilities around the world are modernizing their grid by adding layers of communication capabilities to allow for more advanced control, monitoring and preventive maintenance. Wireless Sensor Networks (WSNs), due to their ease of deployment, low cost and flexibility, are considered as a solution to provide diagnostics information about the health of the connected devices and equipment in the electrical grid. However, in specific environments such as high voltage substations, the equipment in the grid produces a strong and specific radio noise, which is impulsive in nature. The robustness of off-the-shelf equipment to this type of noise is not guaranteed; it is therefore important to analyze the characteristics of devices, algorithms and protocols to understand whether they are suited to such harsh environments. In this paper, we review several WSN standards: 6LoWPAN, Zigbee, WirelessHART, ISA100.11a and OCARI. Physical layer specifications (IEEE 802.15.4) are similar for all standards, with considerable architectural differences present in the higher layers. The purpose of this paper is to determine the appropriate WSN standard that could support reliable communication in the impulsive noise environment, in electrical substations. Our review concludes that the WirelessHART sensor network is one of the most suitable to be implemented in a harsh impulsive noise environment.
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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 | 0,000 | 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 ».