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Enregistrement W2963155848 · doi:10.48550/arxiv.1704.02556

Management of Cascading Outage Risk Based on Risk Gradient and Markovian Tree Search

2017· preprint· en· W2963155848 sur OpenAlexaboutno aff
Rui Yao, Kai Sun, Feng Liu, Shengwei Mei

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2017
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectric Power System Optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCascading failureComputer scienceRisk managementElectric power systemConvergence (economics)LinearizationMathematical optimizationReliability engineeringTree (set theory)Reduction (mathematics)Power (physics)EngineeringMathematicsNonlinear system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since cascading outages are major threats to power systems, it is important to reduce the risk of potential cascading outages. In this paper, a risk management method of cascading outages based on Markovian tree search is proposed. With the tree expansion on the cascading outage risk, risk gradient is computed efficiently by a forward-backward tree search scheme with good convergence, and it is then employed in an optimization model to minimize control cost while effectively reducing the cascading outage risk. To overcome the limitation with linearization in computing risk gradient, an iterative risk management (IRM) approach is further developed. Tests on the RTS-96 3-area system verify the accuracy of the computed risk gradient and its effectiveness for risk reduction. Time performance of the proposed IRM approach is tested on the RTS-96 system, a 410-bus US-Canada northeast system and a 1354-bus Mid-European system, and demonstrates its potentials for decision support on practical power systems online or on hourly basis.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,327
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,172
Écart entre enseignants0,142 · 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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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