Diagnosing Fuel Pumps, Power Transducers, CTs, and PTs via Fuel-Power Function and 2oo3 Voting
Notice bibliographique
Résumé
In power system operation, the actual operating cost of thermal generating units can be estimated by employing what is called a fuel-cost function. This function can be expressed as a linear, quadratic, or cubic equation. The unit operating cost is the dependent variable, while the independent variable can be the active or reactive power generated by that unit. The mathematical expression of this fuel-cost function is modeled by fitting a curve to match the actual unit readings. In regression analysis, it is known that if there is a relation between two variables, a transposed relation can also be created by making the predictor the subject of the formula instead of the response. In other words, the independent variable is taken as a dependent variable. This study aims to benefit from the fuel-cost function in estimating the unit power output. This means that a fuel-power function can be designed from the fuel-cost function. To validate this claim, a numerical experiment is carried out based on data collected from a real gas turbine (GT). A novel diagnosing system is proposed to check the status of fuel pumps, power transducers, current transformers, and potential transformers by merging the areas of power system automation, control, operation, and protection through a 2 out of 3 (2oo3) voting logic system.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».