EVALUASI AKURASI TRANSFORMATOR ARUS (CT) PENGUKURAN PADA TRANSAKSI ENERGI
Notice bibliographique
Résumé
Transformator Arus (CT) merupakan salah satu peralatan pengukuran pada proses transaksi energi yang memiliki fungsi krusial dalam perhitungan energi. Pengukuran transaksi energi harus dilakukan dengan tepat agar tidak ada kerugian atau losses yang timbul sehingga perusahaan tidak merugi dan pelanggan tidak dirugikan. Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui apakah transformator arus (CT) pengukuran yang ada saat ini memiliki tingkat akurasi yang akurat sesuai dengan data literatur yang ada. Metodologi penelitian ini adalah dengan studi literatur terhadap standar, aturan dan referensi lain, pemetaan CT, pengujian akurasi beberapa jenis CT serta evaluasi karakteristik akurasi CT. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa kemampuan bahwa CT tegangan rendah dan tegangan menengah saat ini terutama pada kelas 0,5S dan 0,2S memiliki nilai akurasi pada saat beban 1% dan 5% masih memenuhi standar yang ada dan cenderung nilainya sama saat dengan pembebanan 20%, 100%, dan 120%. Hal ini menunjukkan bahwa saat ini CT dapat mengukur beban dengan akurasi tinggi meskipun pada pembebanan rendah atau lebih baik dari SPLN dan IEC. Selain itu telah disusun sebuah pedoman pemilihan rasio CT untuk semua batas daya pada level tegangan rendah, dan tegangan menengah sesuai dengan karakteristik akurasi CT.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,003 |
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 ».