MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2753461531

AN EXPERT SYSTEM FOR OPTIMAL ECONOMIC OPERATION OF MIXED HYDROTHERMAL POWER SYSTEMS

2004· dissertation· en· W2753461531 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueHEC National Digital Library · 2004
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePower Systems and Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDistributed control systemSCADAProcess (computing)Electric power systemComputer scienceExpert systemDatabase transactionDistributed computingDatabaseControl (management)Power (physics)EngineeringOperating systemArtificial intelligenceElectrical engineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The problem of economic operation of an electrical power system is suffering from combinatorial explosiveness. Moreover the problem is distributed in nature, overwhelmed by human factors because of the fact that present day systems are spanned at very large areas. Most of the data that is transferred to the system control office is mainly useful for stability and control purposes alone, while there is a lot of data, generated by various parts of the system that can be utilized effectively for improving the economic operation but at present is lying dormant. \n \nThis thesis is addressed towards a comprehensive solution of the problem in the light of three crucial factors mentioned above. Instead of using the conventional SCADA system to transfer the data in the form of unrelated telemetry signals, techniques are developed to keep the data in distributed client server databases, where each unit of data bears a particular specified relationship with the rest of the system. Processes are developed to transform this data into information and send the database transaction over the WEB to share the distributed computing for economic operation. Several processes are identified and a higher level process map of the system operation is developed. Expert system methodology is used to couple the symbolic and numerical knowledge in the processes for better insight and management of human factor. \n \nA mathematical model is developed that represents the situation in a thermal power station running on multiple fuels. The Thermal Plants Status Development Process that has been implemented in a client-server database system for thermal power stations uses this model to infer the current status of the system. The process takes into account the human factors affecting the dynamicity of fuel cost characteristics of thermal units, and sends the transaction over the WEB, to the system control office, containing the parameters needed for economic operation. A 24 hour simulation is carried out for three thermal units having a total capacity of 1200 MW, using gas fuels from four different gas fields. The simulation recorded a net send out of 22,298.0 MWh of energy while the results show a saving in the fuel cost ranging from 0.6 Million Rupees (1$ = Rs. 60 approx) to 5.5 Million Rupees per day over the current practice. Real practical data, required for the development of various models of the thesis is obtained from Gas Thermal Power Station Guddu, which is one of the major thermal power stations in the Pakistan Electric Utility System. \n \nA portion of this work is the basis of the eight research publications. The author himself participated for presenting a paper in 38th International Universities Power Engineering Conference, Upec03, Sep-01 to Sep-03 2003, in Thessalonica, Greece, and for the second paper in IASTED, International Conference on Power and Energy Systems, EuroPES 2003, Sep-03 to September 06 2003 Marbella, Spain. Another paper has been accepted, for publication in IASTED, International Journal of Power and Energy System, Calgary, Canada.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,202 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueHEC National Digital LibraryMême sujetPower Systems and TechnologiesTravaux en français237 207