Bibliographic record
Abstract
Este trabalho apresenta um metodo parametrico de resolucao do problema de Fluxo de Potencia Otimo (FPO) para sistemas de potencia de grande porte. O trabalho e uma continuacao das pesquisas anteriores em otimizacao parametrica aplicada no FPO desenvolvidas na UNICAMP e na Universidade McGiII, em Montreal, Canada. A abordagem parametrica consiste em relaxar o problema original (FPO) atraves da incorporacao de termos parametricos na funcao objetivo e nas restricoes de igualdade e desigualdade dando surgimento ao problema relaxado (Fluxo de Potencia Otimo ParametricoFPOP). A relaxacao do FPO assegura que qualquer solucao inicial arbitraria, factivel ou nao no problema original, seja solucao otima do FPO relaxado. Atraves da variacao de um parâmetro, uma familia de problemas parametricos e resolvida pelo metodo de Newton-Raphson, cujas solucoes formam um caminho que parte do problema relaxado indo ate a solucao do problema original. Uma estrategia eficiente para a determinacao do conjunto de restricoes de desigualdade ativas de cada problema parametrico foi desenvolvida. O metodo foi testado em duas versoes do sistema eletrico brasileiro Sul-Sudeste, uma contendo 810 barras e uma outra com 2256 barras na qual esta representada a interligacao do Sul-Sudeste com o Norte-Nordeste. Foram considerados os problemas de minimizacao do custo de geracao, minimizacao de perdas ativas e minimizacao de desvio de tensao. Os resultados mostraram que a abordagem parametrica e uma tecnica robusta e eficiente de resolucao de problemas de FPO em sistemas de grande porte Abstract
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 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 | 0.002 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".