Avaliação da confiabilidade em sistemas de ditribuição considerando falhas de geração e transmissão
Bibliographic record
Abstract
Este artigo apresenta uma nova metodologia para a análise da confiabilidade de sistemas de distribuição, onde se considera os impactos das falhas provenientes dos sistemas de geração e transmissão. Portanto, é viabilizada uma avaliação integrada, incluindo geração, transmissão (G&T) e distribuição, de modo a produzir uma informação mais detalhada sobre a causa das interrupções experimentadas pelos consumidores. O sistema G&T é representado por uma rede equivalente fictícia, cujos parâmetros são obtidos através de simulação Monte Carlo não-seqüencial. Esta rede equivalente G&T é conectada ao sistema de distribuição, que é então analisado utilizando a teoria dos conjuntos mínimos de corte. Índices de distribuição tradicionais (e.g. FEC, DEC, etc.) bem como a LOLC (Loss of Load Cost - Custo Esperado da Perda de Carga), são desagregados com o intuito de quantificar a contribuição dos sistemas G&T e distribuição em relação ao sistema total. O método proposto é testado em um sistema constituído pelo sistema de geração e transmissão IEEE-RTS, conectado ao sistema de distribuição IEEE-RBTS. Os resultados e suas potenciais aplicações para o novo cenário competitivo dos sistemas elétricos são discutidos.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.007 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.004 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.000 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".