duts 数据集_IEC61850测试概述
1
IEC61850
测试概述
1
测试环境及要求
1.1
测试环境
测试设备:
DUTs
(被测设备)
,通信设备(网线,
Hub
等)
,客户端模拟器或服务器
模拟器(使用
KEMA
规约测试软件模拟
SAS
系统中客户-服务器的测试场景)
,负荷模
拟器(模拟网络上的背景负荷)
,用于时间同步的主机,一个
HMI
做独立的测试系统监
视。以上模拟器均采用便携机上运行
KEMA
软件实现。
测试配置:最小的测试设置包括对站总线,过程总线和
DUTs
(被测设备)的配置描
述。
测试场景:在一个客户-服务器的标准场景中,测试系统为服务器设备,客户设备
和可作为两者的设备提供连接点。
1.2
制造商应提供以下内容
:
1)
被测设备;
2)
协议实现一致性陈述(
PICS
)
。
3)
测试协议实现之外的信息(
PIXIT
)
;
4)
模型实现一致性陈述(
MICS
)
;
5)
设备安装和操作的详细指导手册;
6)
ICD
(
IED
能力描述)文件。
其中,
PICS
和
MICS
的格式见
IEC61850
-
7
-
2
的附录
A
。
2
测试过程
2.1
测试过程要求
1)
测试用例描述测试什么,测试过程描述一个测试工程师或测试系统如何进行测
试;
2)
测试内容包括引用文件中引用的适当段落;
3)
测试结果能在同一个实验室和在另一实验室重复;
4)
支持最少人为干预的自动测试;
5)
测试应集中在工厂或现场验收测试时不易测试的情况,避免互操作的风险,例
如:
检验设备在延迟、丢失、双重和超出范围的情况;
配置、实现和操作风险;
名字、参数、设置或数据类型等不匹配;
超过一定限值、范围或超时;
强制情况下测试否定响应;
检查所有(控制)状态机制路径;
强制模拟由多个客户进行控制操作。
6)
ACSI
测试集中在应用层(映射)
;
7)
被测设备(
DUT
)做为一个黑盒子考虑,为了测试可以使用
I/O
和通信接口;
8)
测试包括测试变量、数据模型和配置文件以及使用适当的
ISO9646
术语。
duts 数据集_IEC61850测试概述相关推荐
- Software Engineering at Google翻译-III-11-Testing overview(测试概述)
参考: https://github.com/daizhenhong/swe-at-google/blob/main/Part_III_Processes/total/Chapter-11-total ...
- Python计算训练数据集(测试集)中某个分类变量阴性(阳性)标签样本的不同水平(level)或者分类值的统计个数以及比例
Python计算训练数据集(测试集)中某个分类变量阴性(阳性)标签样本的不同水平(level)或者分类值的统计个数以及比例 目录
- Dataset:(公交车、恐龙、大象、花朵、骏马)六类图片数据集(AutoKeras测试)的简介、下载、使用方法之详细攻略
Dataset:(公交车.恐龙.大象.花朵.骏马)六类图片数据集(AutoKeras测试)的简介.下载.使用方法之详细攻略 目录 数据集简介 数据集下载 数据集使用方法 数据集简介 图片数据集简介:其 ...
- MAT之ELM:ELM实现鸢尾花(iris数据集)种类测试集预测识别正确率(better)结果对比
MAT之ELM:ELM实现鸢尾花(iris数据集)种类测试集预测识别正确率(better)结果对比 目录 输出结果 实现代码 输出结果 实现代码 load iris_data.mat P_train ...
- iris数据_MAT之ELM:ELM实现鸢尾花(iris数据集)种类测试集预测识别正确率(better)结果对比...
MAT之ELM:ELM实现鸢尾花(iris数据集)种类测试集预测识别正确率(better)结果对比 目录 输出结果 实现代码 输出结果 实现代码 load iris_data.mat P_trai ...
- MMDetection(三):公开数据集上测试和训练模型
MMDetection(三):公开数据集上测试和训练模型 1. 准备数据集 2. 测试数据集 2.1 举例 2.2 网络摄像头演示 2.3 测试图像和视频的同步接口 3. 训练模型 3.1 使用单个G ...
- MMdetection3d环境搭建、使用MMdetection3d做3D目标检测训练自己的数据集、测试、可视化,以及常见的错误
MMdetection3d环境搭建.使用MMdetection3d做3D目标检测训练自己的数据集.测试.可视化,以及常见的错误 1 mmdetection3d环境搭建与测试 1.1 从docker开始 ...
- 43-为什么要训练数据集与测试数据集
为什么要训练数据集与测试数据集? 在上一篇博客主要学习了过拟合和欠拟合的概念.在后面的学习中慢慢就会发现机器学习中主要处理的是过拟合问题. 现在我们仔细观察一下在上一篇博客最后得到的过拟合的曲 ...
- ADS-B原理及ADS-B OUT功能验证测试概述
ADS-B原理及ADS-B OUT功能验证测试概述 1.ADS-B技术简介 广播式自动相关监视(ADS-B)是国际民航组织(ICAO)为了未来航空运输发展的需要,以卫星技术.数据通信技术和计算机技术为 ...
- 机器学习——线性回归与决策树实验(附效果以及完整代码)(数据集、测试集开源)
机器学习实验 实验名称:实验一.线性回归与决策树 一.实验目的 (1)掌握线性回归算法和决策树算法 ID3 的原理: (2)学会线性回归算法和决策树算法 ID3 的实现和使用方法. 二.实验内容 本次 ...
最新文章
- 右键新建里面没有word和excel_Windows10系统下如何将Sublime Text3添加到右键快捷菜单?...
- 微服务架构之「 服务注册 」
- Windows 10 UWP开发:如何不让界面卡死
- 打印对象和toString方法
- c语言for循环语句java,C语言三种类型的循环语句
- hdu 1534(差分约束)
- iOS中XML解析汇总
- c语言二叉树的生成,C语言实现二叉树的创建以及遍历(递归)
- L1-015. 跟奥巴马一起画方块-PAT团体程序设计天梯赛GPLT
- 基于python的ROOT-MUSIC算法
- PC蛋蛋 按键精灵手机助手 安装+拉代码(视频)
- python3 [入门基础实战] 爬虫入门之刷博客浏览量
- 经典作品推荐CLANNAD(含下载、汉化、周边和攻略,真正全语音)
- 信号与系统奥本海姆_魏小石 “奥本海姆、电子信息系统与20世纪民间传统音乐”讲座预告...
- SCADS简介及应用
- rabbitmq创建账号
- 通过朋友网信息查找QQ号~
- 期货反向跟单-聊点感悟
- 采用策略分布曲线评估信用风险模型的效果
- 解决 Windows 11和 Manjaro 21.2.5 Linux双系统时间不同步(时间不一致)问题:差8小时的问题
热门文章
- 【工具推荐】个人本地 markdown 知识图谱软件 Obsidian
- stm32怎么入门?数电模电单片机先学哪个?
- GPS定位基本原理解析
- 阉割版BeagleBone Black从SD卡运行Debain操作系统
- 不只是AlphaGo,谷歌DeepMind到底是何方神圣?
- SiT1532:1508小封装尺寸,低功耗32.768KHz有源晶振
- 计算机cpu图片,电脑处理器天梯图2019
- ansys经典界面分析工字钢_ANSYS教程,ANSYS经典界面与WORKBENCH的区别
- 最强大的数据恢复软件
- 怎么更改计算机的注册表,Windows如何一键修改注册表