Um estudo de caso associado com a aplicação da metodologia para atribuição da responsabilidade das VTCDS em um complexo de transmissão em HVDC
Bibliographic record
Abstract
A busca por procedimentos destinados à identificação da origem das Variações de Tensão de Curta Duração – VTCDs, assim como o compartilhamento da responsabilidade de outros fenômenos, se apresenta como desafios relevantes para a área da Qualidade da Energia. Focando pontualmente na questão da ocorrência das variações de tensão de curta duração, estudos têm evidenciado perspectivas promissoras através de uma metodologia baseada na transferência dos fatores de desequilíbrios das tensões e correntes, frequentemente presentes quando da manifestação dos fenômenos ora considerados. Tomando por base este processo de análise, estudos computacionais voltados para a avaliação de desempenho do procedimento são conduzidos neste trabalho utilizando como caso teste o complexo HVDC do Rio Madeira. O artigo contempla os fundamentos da estratégia estabelecida para fins da identificação da origem das ocorrências, focando, de forma especial, os mecanismos que determinam as transferências dos fatores de desequilíbrio entre os enrolamentos primário e secundário de transformadores, geralmente presentes na fronteira entre dois agentes, quer seja uma transmissora conectada a uma distribuidora, ou mesmo de um sistema supridor e um consumidor. Para fins da avaliação da eficácia da metodologia, investigações são então conduzidas impondo variações de tensão de curta duração individualmente aplicadas no sistema elétrico à montante e à jusante do transformador. Através da correlação entre os fatores de desequilíbrio e suas propagações entre as conexões dos enrolamentos do transformador são então constatadas a efetividade do método em pauta.
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 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".