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Enregistrement W2764722704 · doi:10.1109/pes.2003.1267180

Incorporating aging failures in power system reliability evaluation

2004· article· en· W2764722704 sur OpenAlexaff
Wenyuan Li

Notice bibliographique

Revue2003 IEEE Power Engineering Society General Meeting (IEEE Cat. No.03CH37491) · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePower System Reliability and Maintenance
Établissements canadiensBC Hydro (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUnavailabilityReliability engineeringReliability (semiconductor)Weibull distributionComputer scienceMean time between failuresElectric power systemPower (physics)EngineeringFailure rateStatisticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary form only given. The paper presents a method to incorporate aging failures in power system reliability evaluation. It includes development of a calculation approach with two possible probability distribution models for unavailability of aging failures and implementation in reliability evaluation. The defined unavailability of aging failures has a consistent form as that for repairable failures. This allows aging failures to be easily included in existing reliability evaluation techniques and tools. Differences between the two models using normal and Weibull distributions have been discussed. The BC Hydro north metro system was used as an example to demonstrate an application of the proposed method and models. The results indicate that aging failures have significant impacts on system reliability, particularly for an "aged" system. Ignoring aging failures in reliability evaluation of an aged power system results in an overly underestimation of system risk and most likely a misleading conclusion in system planning.

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 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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,068
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,203 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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