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Enregistrement W4396215091 · doi:10.2316/j.2024.203-0517

DESIGN OF A RISK MODEL AND ANALYTICAL DECISION INFORMATION SYSTEM FOR POWER OPERATION IN THE CONTEXT OF SMART GRID, 1-9.

2024· article· en· W4396215091 sur OpenAlexvenueno aff
Rong Cai, Bin Xia, Zhu Xiaoming, Liang Wang, Jiaru Gu, Jigang Tang

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Power and Energy Systems · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSmart Grid and Power Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Smart gridComputer scienceToolboxFuzzy logicElectric power systemEnergy conservationReliability engineeringReduction (mathematics)ElectricityFuzzy setPower (physics)Data miningEngineeringArtificial intelligenceElectrical engineeringMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the increasing requirements of society for energy conservation and emission reduction, electricity is seen as an important energy supply method to promote energy conservation and emission reduction.The study combines hierarchical analysis, rough set theory and fuzzy comprehensive evaluation method to propose a new power system operation effectiveness assessment method based on improved fuzzy hierarchical analysis.The study uses Institute of Electrical and Electronics Engineers Power & Energy Society (IEEE PES) Power System Test Cases Data Set, Power System Analysis Toolbox and GridLAB-D Test Cases as the objects of the study.The distribution is more distinctive and hierarchical.The results show that after the application of the model proposed by the research institute, the overall generation efficiency has been significantly improved.All sampling times have exceeded 85.5%, and most of them are concentrated at about 88%.At the same time, the proposed model runs only 22.17 s, which is more efficient, and the overall correlation is as high as 0.97097.The fit degree is very high, which proves high training accuracy.Overall, this study contributes to the development of smart grid technology and the improvement of power system operation and management.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,221 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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