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Pattern-based Automatic Translation of Structured Power System Data to Functional Models for Decision Support Applications

机译:基于模式的结构化电力系统数据自动转换为决策支持应用的功能模型

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摘要

Improved information and insight for decision support in operations and design are central promises of a smart grid. Well-structured information about the composition of power systems is increasingly becoming available in the domain, e.g. due to standard information models (e.g. CIM or IEC61850) or otherwise structured databases. More measurements and data do not automatically improve decisions, but there is an opportunity to capitalize on this information for decision support. With suitable reasoning strategies data can be contextualized and decision-relevant events can be promoted and identified. This paper presents an approach to link available structured power system data directly to a functional representation suitable for diagnostic reasoning. The translation method is applied to test cases also illustrating decision support.
机译:改进的信息以及对运营和设计决策支持的洞察力是智能电网的核心承诺。有关电力系统组成的结构良好的信息在该领域越来越多,例如归因于标准信息模型(例如CIM或IEC61850)或其他结构化的数据库。更多的度量和数据不会自动改善决策,但是有机会利用此信息来提供决策支持。使用适当的推理策略,可以将数据关联起来,并促进和识别与决策相关的事件。本文提出了一种将可用的结构化电力系统数据直接链接到适用于诊断推理的功能表示的方法。转换方法适用于测试案例,也说明了决策支持。

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