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Enregistrement W2345310144 · doi:10.1109/tsg.2015.2502066

Distribution System Optimization on Graphics Processing Unit

2015· article· en· W2345310144 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 Transactions on Smart Grid · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOptimal Power Flow Distribution
Établissements canadiensRoyal Military College of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGraphicsGraphics processing unitComputer scienceUnit (ring theory)Distribution (mathematics)Computer graphics (images)Mathematical optimizationMathematicsParallel computing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Power distribution networks operate in a radial topology, but also include extra tie switches to allow for their reconfiguration in case of scheduled maintenance or unexpected failure. With the implementation of the smart grid and the development of fast high power switching devices, it is now possible to automatize this reconfiguration to also adjust to demand fluctuation and always operate the network in the optimal topology, minimizing power transmission losses. This automation requires the development of highly efficient and powerful optimization algorithms that can compute the optimal configuration with minimum delay. This paper presents a parallel genetic algorithm on graphics processing unit for distribution feeder reconfiguration. By exploiting the massively parallel architecture of graphics processors, the execution time of the solver is reduced by a factor of 66.2×, resulting in a very fast solver. Moreover, the metaheuristic uses a unique solution encoding based on the minimum spanning tree to maintain the radial structure of the candidate topologies. This novel encoding drastically improves the effectiveness of the genetic algorithm and allows for the optimal reconfiguration of networks up to 4400 buses; five times larger than any of the references surveyed.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,982
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,204 · 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