Análise de observabilidade para o estimador de estados e parâmetros do sistema elétrico
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Abstract
2 Análise de Observabilidade 6 2.3 Estimação de Parâmetro 8 2.3.1 Métodos para Estimação e Identificação de Erros de Parâmetros 8 CAPÍTULO 3 3. ESTIMAÇÃO DE ESTADOS EM SISTEMAS ELÈTRICOS DE POTÊNCIA 12 3.1 Estimador de Estados Linear por Mínimos Quadrados 13 3.2 Detecção e identificação de medidas com erros grosseiros 16 3.3 Identificação de medidas com erros grosseiros 16 3.4 Estimador de Estados e Parâmetros baseados nas Equações Normais 18 Sumário V CAPÍTULO 4 4. ANÁLISE DE OBSERVABILIDADE 4.1 Desacoplamento do modelo 4.2 Análise de observabilidade baseada na fatoração triangular da matriz Ganho e em conceitos de caminhos de fatoração 4.2.1 Algoritmo para Análise de Observabilidade 4.2.2Algoritmo para Identificação de Ilhas Observáveis 4.3 Exemplo CAPÍTULO 5 5. MÉTODO PARA ANÁLISE DE OBSERVABILIDADE PARA O MODELO AUMENTADO 5.1 Introdução 5.2 Análise de observabilidade para o modelo aumentado 5.2.1 Estrutura da matriz Ganho Aumentada 5.3 Algoritmo 5.4 Exemplo
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How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.020 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".