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Enregistrement W4220954143 · doi:10.3390/en15030828

Smart Distribution Network Situation Awareness for High-Quality Operation and Maintenance: A Brief Review

2022· review· en· W4220954143 sur OpenAlex
Leijiao Ge, Yuanliang Li, Yuanliang Li, Jun Yan, Yonghui Sun

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

RevueEnergies · 2022
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSmart Grid Security and Resilience
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésComputer scienceQuality (philosophy)ComprehensionRenewable energyObservabilityEngineering managementSystems engineeringRisk analysis (engineering)TelecommunicationsEngineeringBusinessElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In order to meet the requirements of high-tech enterprises for high power quality, high-quality operation and maintenance (O&M) in smart distribution networks (SDN) is becoming increasingly important. As a significant element in enhancing the high-quality O&M of SDN, situation awareness (SA) began to excite the significant interest of scholars and managers, especially after the integration of intermittent renewable energy into SDN. Specific to high-quality O&M, the paper decomposes SA into three stages: detection, comprehension, and projection. In this paper, the state-of-the-art knowledge of SND SA is discussed, a review of critical technologies is presented, and a five-layer visualization framework of the SDN SA is constructed. SA detection aims to improve the SDN observability, SA comprehension is associated with the SDN operating status, and SA projection pertains to the analysis of the future SDN situation. The paper can provide researchers and utility engineers with insights into the technical achievements, barriers, and future research directions of SDN SA.

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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,957
Score d'incertitude au seuil0,965

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,272 · 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