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Enregistrement W2980140799 · doi:10.1109/ccece.2019.8861772

Is It Enough to just Rely on Near-End, Middle, and Far-End Points to get Feasible Relay Coordination?

2019· article· en· W2980140799 sur OpenAlexaff
Ali R. Al-Roomi, M.E. El-Hawary

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePower Systems Fault Detection
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRelayBackupMargin (machine learning)Computer scienceInteger (computer science)Mathematical optimizationFault (geology)Power (physics)Optimization problemNonlinear systemProtective relayElectric power systemCutting-plane methodInteger programmingMathematicsAlgorithm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Power system protection is a very crucial branch of electric power engineering. This branch is divided into many sub-branches, such as: protection design, relaying and algorithms, fault location, and recently optimal relay coordination (ORC). Since the end of the eighties of the last century, ORC becomes one of the hot topics covered in the literature. Many analytical and numerical techniques have been presented as effective tools to solve this highly constrained, nonlinear, non-convex mixed-integer optimization problem. However, these optimizers are built based on a hypothesis that feasible optimal solutions can be guaranteed if the discrimination margin between the operating times of each primary and backup (P/B) relay pair is satisfied at some three-phase fault points specified on each line. This paper tries to study different design criteria, used during solving ORC problems, to answer the main question raised in the title.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,125
Score d'incertitude au seuil0,995

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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,005

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,234 · 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'étudeSans objet
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

Citations3
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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