A Review on Combining Modified Weibull Distribution Method For Power System Reliability Forecast
Notice bibliographique
Résumé
Electric utility providers have been pushed to use long-term asset management strategies that are both cost-effective and reliable in order to achieve optimal system reliability in the deregulated environment. The age-based Weibull distribution was previously widely utilised in modelling and ageing failure predicting. Nevertheless, this model solely takes asset age into account and ignores other data, including asset infant mortality time and equipment energization delay. Because of the complexity of the model and the lack of explicit parameters, certain attempts to change Weibull distribution functions to simulate bathtub-shaped failure rate functions may be practically challenging. This research suggests four modified Weibull distribution models with simple physical interpretations relevant to power system applications in order to enhance the current techniques. Additionally, this work suggests a new approach to efficiently assess many Weibull distribution models and choose the appropriate model or models). More significantly, if multiple appropriate models are available, they can be mathematically merged to create a joint forecast model that may be more accurate at projecting future asset reliability. In order to show the practicality and utility of the suggested approach, it was finally used to a Canadian utility company for the reliability forecast of electromechanical relays and distribution poles.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,002 |
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 tête enseignante, 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 ».