Managing Disaster Mutual Assistance Operations in Electricity Companies: Developing an ArcGIS Online Web Map Application
Notice bibliographique
Résumé
In the event of a large scale disaster, where the damage is apparent, electricity consumers tend to appreciate power outages will occur but their tolerance for the duration of an outage less predictable. As North America advances it technological and knowledge-based economies, its dependency on a safe, uninterrupted and reliable source of electricity reduces its patience for extended power outages. Electricity utilities simply do not have the day-to-day resources necessary to meet the disaster restoration expectations of a customer base dependent on uninterrupted power. Disaster mutual assistance in form of regional and national disaster mutual assistance groups has been used and developed by electricity utilities to support each other during major power outages. Effective management of disaster mutual assistance is a challenging task and requires significant preparedness, coordination, collaboration and resources. Electricity utilities impacted by disaster events need to quickly find other utilities able to provide the necessary assistance, determine their availability and for how long they can assist. Recent large-scale electricity disruptions experienced in Canada and the USA show that traditional methods of organizing disaster mutual assistance may be enhanced and by leveraging emerging technologies. This paper describes the background and motivations behind the development of a disaster mutual assistance coordination tool for Canadian electricity utilities.
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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 | 0,001 |
| 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 ».