Day-Ahead Dynamic Thermal Line Rating Using Numerical Weather Prediction
Notice bibliographique
Résumé
One of the factors limiting the capacity of a transmission line is the thermal limit, which is given by the physical parameters of the conductor and by the ambient conditions. Typically, the capacity is calculated for the worst-case thermal conditions and is then set as a static limit. While this approach is easy to implement, capacity is wasted because the worst-case conditions occur infrequently. Dynamic Thermal Line Rating (DTLR) is a technology developed to overcome this problem by changing the rating in real-time in response to the current environmental conditions. This approach is effective and allows for full utilization of the capacity of the conductor. However, extensive monitoring equipment, communication infrastructure and support in the management system of the operator is required. This paper presents an alternative approach, where the rating is set daily based on a Numerical Weather Prediction generated the previous day. This method is similar to a seasonal rating, also known as Quasi or Semi-Dynamic line rating, but differs in that it uses a very short time frame of one day, as opposed to a month or a quarter year. A statistical model is used to quantify the uncertainty in prediction to assure the reliability of the predicted ampacity. The method is tested on measured data from a transmission line located in southern Alberta, Canada.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».