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Enregistrement W4413472561 · doi:10.1109/tpwrs.2025.3599746

A Decomposition Matheuristic for the Transient Stability Constrained Unit Commitment at Hydro-Quebec

2025· article· en· W4413472561 sur OpenAlexafffundabout
El Mehdi Er Raqabi, Abderrahman Bani, Mouad Morabit, Alexandre Blondin Massé, Alexandre Besner, Julien Fournier

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Power Systems · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePower System Optimization and Stability
Établissements canadiensHydro-QuébecPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesMitacs
Mots-clésPower system simulationTransient (computer programming)DecompositionStability (learning theory)Unit (ring theory)Benders' decompositionElectric power systemComputer scienceControl theory (sociology)EngineeringMathematical optimizationMathematicsPower (physics)PhysicsChemistryArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper tackles a complex variant of the unit commitment problem at Hydro-Quebec, referred to as the transient stability constrained unit commitment (TSCUC) problem. First, we present the TSCUC mathematical formulation. Then, we analyze the TSCUC model to detect sources of complexity. After that, we develop an efficient matheuristic that decomposes the problem based on the temporal dimension. We enhance the matheuristic by effectively linearizing non-linear constraints and tuning the optimization solver's configurations. Finally, we highlight the matheuristic performance on real instances from Hydro-Quebec.

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 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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,990
Score d'incertitude au seuil0,845

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,233 · 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 tête enseignante, 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
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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