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Enregistrement W4407362332 · doi:10.1109/isgteurope62998.2024.10863283

Topology and Parameter Identification in Electrical Distribution Systems using Spatial Priors

2024· article· en· W4407362332 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.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMetaheuristic Optimization Algorithms Research
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesUniversity of WaterlooMitacs
Mots-clésPrior probabilityTopology (electrical circuits)Identification (biology)Computer scienceDistribution (mathematics)Artificial intelligenceMathematicsBayesian probabilityMathematical analysisCombinatorics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This manuscript presents novel methods that allow the consideration of spatial priors derived from Geographic Information Systems (GIS) for System Identification (SI), i.e., Topology Identification (TI) and Parameter Identification (PI), in electrical distribution systems. The proposed methods are designed to allow flexibility in the assumed measurement devices and the integration of micro-Phasor Measurement Units (µPMU) and Non-Phasor Measurement Units (NPMU), based on power flow approximations and GIS data associated with the location of measurement devices to deduct topological priors and cable and line parameter ranges based on spatial relationships between measurements. Based on a Mixed-Integer Quadratic Programming (MIQP) optimization problem, the proposed SI approach can handle measurement errors and noise. The presented method is demonstrated on a benchmark 17-node Low Voltage (LV) grid for three different scenarios, analyzing errors with respect to topology and parameters, as well as the computational effort. It is shown that by using spatial priors, the proposed SI method performs better than existing techniques.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,989
Score d'incertitude au seuil0,440

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,292 · 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