• صفحه اصلی
  • جستجوی پیشرفته
  • فهرست کتابخانه ها
  • درباره پایگاه
  • ارتباط با ما
  • تاریخچه
  • ورود / ثبت نام

عنوان
Reactive to Proactive: Using Outage Data and System Parameters to Predict URD Cable Failures

پدید آورنده
Bradbury, Andrew Patrick

موضوع
Electrical engineering,Engineering

رده

کتابخانه
مرکز و کتابخانه مطالعات اسلامی به زبان‌های اروپایی

محل استقرار
استان: قم ـ شهر: قم

مرکز و کتابخانه مطالعات اسلامی به زبان‌های اروپایی

تماس با کتابخانه : 32910706-025

شماره کتابشناسی ملی

شماره
TL50925

زبان اثر

زبان متن نوشتاري يا گفتاري و مانند آن
انگلیسی

عنوان و نام پديدآور

عنوان اصلي
Reactive to Proactive: Using Outage Data and System Parameters to Predict URD Cable Failures
نام عام مواد
[Thesis]
نام نخستين پديدآور
Bradbury, Andrew Patrick
نام ساير پديدآوران
Etemadi, Amir

وضعیت نشر و پخش و غیره

نام ناشر، پخش کننده و غيره
The George Washington University
تاریخ نشرو بخش و غیره
2019

يادداشت کلی

متن يادداشت
140 p.

یادداشتهای مربوط به پایان نامه ها

جزئيات پايان نامه و نوع درجه آن
D.Engr.
کسي که مدرک را اعطا کرده
The George Washington University
امتياز متن
2019

یادداشتهای مربوط به خلاصه یا چکیده

متن يادداشت
As Underground Residential Development (URD) cable systems approach the end of expected service life, electric utilities face millions of dollars in operational and maintenance costs and lower reliability performance. Early URD cable systems installed prior to the mid-1980s typically incorporated direct-buried, unjacketed polyethylene cable, which has been proven to experience significantly higher failures rates and provides a shorter overall service life than updated modern installations. URD cable system data was compiled, cleaned, and fit to discrete and zero-inflated probability distributions to identify operational and environmental sources of cable faults, with the zero-inflated negative binomial model providing the best overall fit in terms of Akaike Information Criteria (AIC) and Bayesian Information Criteria (BIC). The covariates identified as the most significant drivers for cable events were used to test manual methods of failure prediction against machine learning algorithms. Artificial Neural Network and Random Forest machine learning tools were found to be significantly more accurate than all other manual and machine learning methods for forecasting the number and impact of URD cable system failures in terms of common reliability metrics.

اصطلاحهای موضوعی کنترل نشده

اصطلاح موضوعی
Electrical engineering
اصطلاح موضوعی
Engineering

نام شخص به منزله سر شناسه - (مسئولیت معنوی درجه اول )

مستند نام اشخاص تاييد نشده
Bradbury, Andrew Patrick

نام شخص - ( مسئولیت معنوی درجه دوم )

مستند نام اشخاص تاييد نشده
Etemadi, Amir

شناسه افزوده (تنالگان)

مستند نام تنالگان تاييد نشده
The George Washington University

دسترسی و محل الکترونیکی

نام الکترونيکي
 مطالعه متن کتاب 

وضعیت انتشار

فرمت انتشار
p

اطلاعات رکورد کتابشناسی

نوع ماده
[Thesis]
کد کاربرگه
276903

اطلاعات دسترسی رکورد

سطح دسترسي
a
تكميل شده
Y

پیشنهاد / گزارش اشکال

اخطار! اطلاعات را با دقت وارد کنید
ارسال انصراف
این پایگاه با مشارکت موسسه علمی - فرهنگی دارالحدیث و مرکز تحقیقات کامپیوتری علوم اسلامی (نور) اداره می شود
مسئولیت صحت اطلاعات بر عهده کتابخانه ها و حقوق معنوی اطلاعات نیز متعلق به آنها است
برترین جستجوگر - پنجمین جشنواره رسانه های دیجیتال