Combined analysis of distribution‐level PMU data with transmission‐level PMU for early detection of long‐term voltage instability
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In the present study, a new method is proposed for early voltage instability detection based on the statistical analysis of the data obtained from PMUs and micro‐PMUs. Although, the use of high sampling rate measurements helps operators to assess the dynamic behavior of the systems, but it may lead to processing a large volume of data, which is a main challenge in this regard. Here, K‐Medoid partitioning method is used for clustering and reducing the computational burden. Clustering is done based on the analysis of the voltage magnitude variance in unstable scenarios. Based on the critical slowing down phenomenon, the voltage magnitude variance in the critical transmission‐level busbars and in the power plant busbars are used as instability detection indices. The data measured by PMUs give information about severity of the events, and micro‐PMUs data provide information on operating status of the over‐excitation limiters as well as the resiliency of network to keep voltage. In different conditions of the Nordic test system, all contingencies are considered for data training. Efficiency of the proposed method for early detection of instability in online operation is evaluated by AdaBoost algorithm, and the obtained results are compared by those of other classifiers.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle