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Enregistrement W2322542903 · doi:10.2316/journal.203.2011.2.203-4835

HEURISTIC JUSTIFICATION AND DIFFERENTIAL EVOLUTION-BASED FINAL SELF-RESTORATION STATE OPTIMIZATION FOR URBAN POWER GRID AFTER BLACKOUT

2011· article· en· W2322542903 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.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Power and Energy Systems · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePower Systems and Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBlackoutDifferential evolutionHeuristicGridMathematical optimizationElectric power systemComputer sciencePower (physics)Power gridDifferential (mechanical device)State (computer science)Reliability engineeringOperations researchEngineeringMathematicsAlgorithm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Urban power grid has to be self-restored with a lack of power sources after blackout while waiting for external power supply. An optimal target system of self-restoration can instruct engineers or expert system to make an approximately optimal restoration plan. In this paper, a problem named final self-restoration state optimization (FSRSO) is put forward, and a simplified mathematical model of FSRSO is presented with the skeleton of power grid that can be given by engineers. A heuristic justification (HJ) is proposed to be integrated with differential evolution (DE) algorithm to solve the problem. HJ adjusts the active power output of the slack bus to be within limits, decreases constraints violations with great probability and therefore speeds up the evolution procedure of DE. Losses ratios of individuals of the last generation are utilized by HJ to evaluate power losses. According to tests results on IEEE 39-bus system, DE integrated with HJ gets better solution in much less iterations than the classical DE.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,819
Score d'incertitude au seuil0,491

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,183 · 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