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Enregistrement W4313555772 · doi:10.1109/mpe.2022.3219179

Dynamic Wide Area Situational Awareness: Propelling Future Decentralized, Decarbonized, Digitized, and Democratized Electricity Grids

2023· article· en· W4313555772 sur OpenAlex

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

RevueIEEE Power and Energy Magazine · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSmart Grid Security and Resilience
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGridComputer scienceElectric power systemMicrogridSituation awarenessRisk analysis (engineering)ElectricityDistributed computingControl (management)EngineeringPower (physics)Business

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The millions of consumer-owned distributed energy resources (DERs) forecast for the grid by 2050 will trigger a major system change away from centralized monopolistic utilities to decentralized community projects exploiting innovative business models. Such a disruptive change, needed to switch to a carbon-neutral economy, requires rethinking both the economics and dynamics of power systems, knowing that the electric power sector is going digital. DER-driven uncertainties will impose costly operational margins and preventive measures based on solving very complex optimization problems. Keeping human operators in the loop to supervise actions can limit reaction time severely by making it difficult to respond in a timely manner when multiple control systems are required to stabilize the grid. The operator will hence need to be assisted by an artificial intelligence system trained at learning “good” decisions by imitating operators and assessing the associated operational risk. Hierarchical monitoring and control systems working in tandem with decentralized markets and resources will allow the true secure limits of decentralized, decarbonized, digitized, and democratized (4D) grids to be identified. This will be done with preventive/corrective actions executed in seconds while balancing grid cost versus safety, reliability, and stability.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,358
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,200 · 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