Machine learning autoencoder-based parameters prediction for solar power generation systems in smart grid

Machine learning autoencoder-based parameters prediction for solar power generation systems in smart grid

Publiceringsår

2024

Upphovspersoner

Zafar, Ahsan; Che, Yanbo; Faheem, Muhammad; Abubakar, Muhammad; Ali, Shujaat; Bhutta, Muhammad Shoaib

Organisationer och upphovspersoner

Vasa universitet

Faheem Muhammad Orcid -palvelun logo

Publikationstyp

Publikationsform

Artikel

Moderpublikationens typ

Tidning

Artikelstyp

En originalartikel

Målgrupp

Vetenskaplig

Kollegialt utvärderad

Kollegialt utvärderad

UKM:s publikationstyp

A1 Originalartikel i en vetenskaplig tidskrift

Publikationskanalens uppgifter

Volym

7

Nummer

3

Sidor

328-350

Publikationsforum

88173

Publikationsforumsnivå

1

Öppen tillgång

Öppen tillgänglighet i förläggarens tjänst

Ja

Öppen tillgång till publikationskanalen

Helt öppen publikationskanal

Licens för förläggarens version

CC BY

Parallellsparad

Ja

Parallellagringens licens

CC BY

Övriga uppgifter

Vetenskapsområden

Data- och informationsvetenskap; El-, automations- och telekommunikationsteknik, elektronik

Publiceringsland

Förenade kungariket

Förlagets internationalitet

Internationell

Språk

engelska

Internationell sampublikation

Ja

Sampublikation med ett företag

Nej

DOI

10.1049/stg2.12153

Publikationen ingår i undervisnings- och kulturministeriets datainsamling

Ja

Machine learning autoencoder-based parameters prediction for solar power generation systems in smart grid - Forskning.fi