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Record W7162026762 · doi:10.82308/11906

MPI parallel computing on eigensystems of small signal stability analysis for large interconnected power grids

2010· dissertation· en· W7162026762 on OpenAlexaboutno aff
Yu Ming Jiao

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Languageen
FieldEngineering
TopicPower System Optimization and Stability
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsMessage Passing InterfaceStability (learning theory)Parallel processingParallel I/OCode (set theory)Grid patternParallel algorithm

Abstract

fetched live from OpenAlex

L'analyse des valeurs propres est largement utilisée dans les études de stabilité des réseaux électriques. En utilisant les ordinateurs personnels disponibles aujourd'hui, le calcul de la totalité des valeurs propres de plusieurs grands réseaux électriques interconnectés requiert beaucoup de temps. Étant donné que les lignes de transport d'électricité sont connectées et déconnectées et que les charges ne cessent de varier, le suivi des valeurs propres en temps réel nécessite des calculs en parallèles. Récemment, une méthode de calcul en parallèle des valeurs propres, la Break et Bind (B & B), a été proposée par le Dr. H. M. Banakar à l'Université McGill. Cette méthode voit la connexion de deux sous-réseaux isolés comme étant équivalent à une modification de rang un de la matrice de raideur et considère les deux sous-réseaux comme une entité entière. La recherche de cette thèse consiste à implanter la méthode B & B avec une programmation parallèle en #C basé sur l'interface Message Passing Interface (MPI). Le code de programmation développé en MPI a été exécuté avec des superordinateurs - Krylov de CLUMEQ et Mammouth série II de RQCHP. Les résultats des tests ont démontrés que les valeurs propres d'un système composé d'environ 4,000 alternateurs peuvent être calculées à l'intérieur de deux secondes.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Simulation or modeling · Consensus signal: Simulation or modeling
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.611
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.017
GPT teacher head0.245
Teacher spread0.228 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designSimulation or modeling
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2010
Admission routes1
Has abstractyes

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