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Enregistrement W4409794794 · doi:10.61091/jcmcc127b-528

Digital Twin Structure Monitoring System and Key Technologies of Distribution Network Based on Intelligent Communication Network

2025· article· en· W4409794794 sur OpenAlexvenueno aff

Notice bibliographique

RevueJournal of Combinatorial Mathematics and Combinatorial Computing · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueTechnology and Security Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKey (lock)Computer scienceNetwork structureComputer networkDistributed computingComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The continuous development of power market puts forward new requirements for power grid operation and power supply quality.Under this background, if electric power enterprises want to achieve sustainable development, they must strengthen management and technological innovation to improve their competitiveness.Currently, the distribution network construction is still dominated by the traditional cable transmission method, which has many drawbacks and can hardly meet the requirements of modern power production for communication capability.Digital twin technology is an advanced intelligent control method, which can effectively integrate information in complex systems.It can use data-driven to achieve real-time monitoring, fault detection and analysis functions, which can better help users improve the efficiency and security of power use.The intelligent communication network has the characteristics of good real-time, strong scalability and can quickly adapt to different environments, different devices and application scenarios.By building a complete set of distributed automatic control system, the goal of stable, reliable, efficient and energy-saving power system can be achieved.This paper presented the relevant calculation formulas of energy consumption and time delay in smart grid, and the effectiveness of the formula was verified through simulation.By combining the principle of heterogeneous sensors, a new intelligent integrated management system for remote monitoring of distribution lines was designed to realize a series of functions such as centralized meter reading, load forecasting, inspector positioning, online diagnosis, etc. of the intelligent dispatching center, which provided a theoretical basis for the optimal dispatching of the smart grid.This paper compared the traditional distribution network monitoring system with the distribution network digital twin monitoring system based on intelligent communication network.The results showed that the time delay and bit error rate of the optimized detection system had been significantly reduced, and the success rate of packet reception had increased by 10.4%; in addition, it could achieve higher accuracy and security and reduce operation ✉Corresponding author.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,223 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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