APPLICATION OF CASE BASED REASONING (CBR) METHOD IN DISTRIBUTION TRAFO DAMAGE EXPERT SYSTEM AT PLN UP3 BINJAI
Notice bibliographique
Résumé
In the world of electricity, transformers are widely used, both in the field of electric power and electronics. The use of transformers in the electric power system is used for each of its needs, for example the need for high voltage in the delivery of electrical power over long distances. Electrical equipment transformers are expensive and are very vital equipment. If the transformer is disturbed or in an abnormal condition, there may be an unexpected temporary cessation of electricity distribution and will cause losses for PLN and consumers who use electricity by disrupting the activities carried out. The Case Based Reasoning (CBR) method is a case-based reasoning system that uses previous experiences or cases so that they can solve new problems or cases. There are several stages in the case based reasoning method, including retrieve, reuse, revise, and retain. Case-based Reasoning (CBR) collects previous cases that are similar to the new problem and tries to modify the solution to fit the new case. The basic idea of Case-Based reasoning is the assumption that similar problems have similar solutions. While this assumption is not always true, it does depend on many practical domains. Where the previous case experienced an overvoltage transformer damage, using the CBR method will look for similarities to the previous case with existing characteristics, the CBR method will look for the same case on the existing Knowladge so that the damage is quickly detected. From the characteristics of the damage that is on the transformer, it is easy to diagnose transformer damage using the CBR method and the results of the CBR method will find a ranking that is almost similar to the existing case.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».