MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4246666722 · doi:10.1109/28.845068

Development of transmission system reliability performance benchmarks

2000· article· en· W4246666722 sur OpenAlexaff
A.A. Chowdhury, D.O. Koval

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Industry Applications · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePower System Reliability and Maintenance
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReliability (semiconductor)Reliability engineeringElectricity marketElectricityTransmission systemElectric utilityTransmission (telecommunications)Competition (biology)Risk analysis (engineering)Computer scienceElectric power industryService (business)EngineeringBusinessTelecommunicationsMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The reliability of an electric utility transmission system is a measure of its ability to continuously meet the demands of all its customers (i.e., points of delivery). Enhancing the supply reliability is one of planning and design targets of any utility within the constraints of capital investments, intense free-market competition, variable and higher level of customer preferences, and safety and environmental considerations. The utilization of transmission system facilities is changing from its traditional role in this new deregulated era and raising significant concerns about the possible erosion of the reliability of utility transmission facilities. It has been recognized that, with the movement toward a deregulated and competitive electricity market, decisions to improve reliability will be heavily influenced by industrial and commercial customer preferences requiring service level benchmarks to be defined. This paper presents an approach to establish realistic transmission system reliability performance benchmarks that provide a measure against which the different planning and design procedures can be evaluated to assist in achieving the primary objective of providing reliable electricity with competitive rates to utility customers.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,195 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIEEE Transactions on Industry ApplicationsMême sujetPower System Reliability and MaintenanceTravaux en français237 207