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Enregistrement W2883504907 · doi:10.1049/joe.2018.0165

Testing of IEC 61850 sampled values based digital substation automation systems

2018· article· en· W2883504907 sur OpenAlexaff
Dinesh Rangana Gurusinghe, Sachintha Kariyawasam, Dean Ouellette

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Engineering · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueNetwork Time Synchronization Technologies
Établissements canadiensRTDS Technologies (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIEC 61850InteroperabilityReliability engineeringAutomationIntegration testingProcess (computing)VendorEmbedded systemComputer scienceReliability (semiconductor)Systems engineeringSystem testingSassEngineeringPower (physics)Operating systemSoftware engineeringSoftware

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With digital communication technologies continuing to grow in performance and reliability, a fully digital substation automation system (SAS) with a sampled values based process bus has become a realisable prospect in the foreseeable future. This, however, demands additional work in engineering configurations and tightens the existing constraints on multi‐vendor interoperability, network performance and time synchronisation. As a result, detailed testing and validation of SASs prior to installation is paramount. Integrated testing is the most comprehensive approach to test a SAS, as it evaluates the performance of multiple aspects of the system simultaneously. Real‐time power system simulators can interface with multiple intelligent electronic devices in real‐time via IEC 61850 station and process buses, while accurately simulating the electrical substation. Hence, they possess the unique capability to carry out closed‐loop, integrated testing of SASs. This study presents a methodology to test a fully digital SAS using a real‐time power system simulator. Particular emphasis is given on carrying out integrated system testing of a SAS in a laboratory environment. Example test scenarios are provided to highlight the effectiveness of the proposed testing approach.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,198 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations7
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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