Notice bibliographique
Résumé
Introduction Availability of reliable and real-time information is essential for the integration of intermittent renewable energy resources and improving the efficiency and performance of the aging electrical power grid. Hence, an integrated high-performance, pervasive, and secure communications infrastructure is one of the key foundations of smart grid evolution. Much of the recent standardization efforts, such as that led by the US National Institute of Standards and Technology (NIST) [1], and the IEEE P2030 [2], has focused on defining high-level, technology-neutral architecture and reference models for smart grid communications networks. An abstract architecture offers a framework of logical connections between different system domains and high-level requirements to be followed by specific solutions. While such a conceptual architectural model is imperative for ensuring interoperability, it is not mapped directly to specific solutions, nor does it address detailed implementation issues. This chapter is focused on physical communications and access techniques that support current and upcoming smart grid applications. We discuss in detail a variety of communications media and technologies and how they can be applied in smart grid communications networks. The rest of this section provides some background information on our discussion. Section 5.1.1 begins with a look at the history of utility communications networks. Such knowledge is important in understanding the existing utility communications infrastructure and necessary improvements needed en route to smart grid. The key objectives in establishing smart grid communications networks are discussed in Section 5.1.2, followed by data classification and requirements in smart grid in Section 5.1.3.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,028 | 0,015 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».