Predictive line rating in underground transmission lines going beyond dynamic line rating
Notice bibliographique
Résumé
This paper investigates feasibility of developing a predictive rating method to optimize line rating of underground transmission lines based on weather forecast information. Transmission lines, overhead or underground, are essential and indispensable parts of the electric grid which basically transfer energy from the production point to where it is needed. Line rating defined as line's maximum capacity to transfer electric current and power safely and reliably under certain constraints and criteria. To ensure safe operation, rating has been classically calculated according to the worst case scenario, where conductor's temperature rise would remain within specified limit under most unfavorable conditions. Obviously, such an approach leads to very conservative results, leaving line mostly underutilized throughout its life span. In order to optimize line utilization, ambient adjusted rating and more recently dynamic line rating methods are developed. For instance, in dynamic line rating, real-time data are used to determine instantaneous line rating. We have investigated necessity and possibility of developing a predictive model for underground transmission lines by employing weather forecast information, which would enable line operators or owners to anticipate optimized line ampacity and maximum rating over the next few days. The proposed basic model builds upon the already-developed and well-documented analogy between thermal and electrical circuits, yet incorporates a time varying source to account for constantly changing ambient temperature. Deterministic weather forecast information can be collected from Environment Canada.
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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 ».