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Enregistrement W3126632993 · doi:10.1109/epec48502.2020.9320092

Event Tree Reliability Analysis of Electrical Power Generation Network using Formal Techniques

2020· article· en· W3126632993 sur OpenAlex
Mohamed Abdelghany, Waqar Ahmad, Sofiène Tahar

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

Revue2020 IEEE Electric Power and Energy Conference (EPEC) · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSmart Grid Security and Resilience
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceReliability (semiconductor)Reliability engineeringToolboxMonte Carlo methodWind powerFormal verificationElectric power systemPower (physics)AlgorithmEngineeringMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent years, there has been a significant proliferation in the use of Renewable Energy Sources (RES), such as wind/solar systems, for power generation. However, the main obstacle that these resources face is their intermittent nature, which greatly affects their ability to deliver constant power to the power network. This raises several reliabilityrelated concerns and existing sampling-based simulation tools, such as the Monte-Carlo approach, cannot guarantee absolute accuracy of the reliability analysis results due to their inherent incompleteness. In this paper, we propose to use formal techniques based on theorem proving to conduct the reliability analysis of electric grids as an accurate alternate approach. In particular, we use the HOL4 theorem prover, which is a computer-based mathematical reasoning tool. We demonstrate the effectiveness of our proposed approach by analyzing the reliability of the IEEE 39-bus power grid incorporating RES power plants and and also determine its reliability indices, such as System Average Interruption Frequency and Duration (SAZFZ and SAZDZ). To assess the accuracy of our proposed approach, we compare our results with the commercial reliability analysis tool Isograph and the MATLAB toolbox based on Monte-Carlo approach.

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.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,439
Score d'incertitude au seuil0,941

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
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)0,0000,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,205 · 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