Problems of Quantitative Estimation of the TPP’ ACS TP Intelligence Level
Notice bibliographique
Résumé
Actual problems of increasing the intelligence of TPP' (thermal power plant) automated control systems (ACS) built on the basis of modern PTC (program and technical complexes) are considered.It is shown that from the standpoint of the modern approach, complex technical control systems satisfy the definition of intelligent control systems as systems that act rationally and optimally.It is from these positions that the report considers the problems of increasing the intelligence of the TPP' automated control system based on the creation of a unified system for improving the quality of control and solving optimization problems at all hierarchical levels of technological and production processes control.As an estimation of the level of intelligence, it is proposed to use a conditional "intelligence coefficient", the essence of which is to determine the share of intelligent technologies in the total volume of performed functions of the automated control system on the considered task or control function.A method for determining the intelligence coefficient at hierarchical levels of control and the automated control system as a whole is proposed.An illustrative example of calculating this coefficient at all hierarchical levels of control in relation to TPPs with CCGT (combine circle gas turbine)) PGU-450 is provided.It is shown that for a significant increase in the level of intelligence of the ACS based on PTC, special attention should be paid to the intellectualization of optimization problems at the block and station levels of control.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».