prindi

Residential DC load forecasting using long short-term memory network (LSTM)

autor
Shabbir, Noman
Ahmadiahangar, Roya
Rosin, Argo
Husev, Oleksandr
Jalakas, Tanel
Martins, Joao
vastutusandmed
Noman Shabbir, Roya Ahmadiahangar, Argo Rosin, Oleksandr Husev, Tanel Jalakas,Joao Martins
allikas
2023 IEEE 11th International Conference on Smart Energy Grid Engineering (SEGE)
kirjastus/väljaandja
IEEE
ilmumisaasta
2023
leheküljed
p. 131-136
konverentsi nimetus, aeg
The 11th International Conference on Smart Energy Grid Engineering (SEGE 2023), August 13-15, 2023
konverentsi toimumispaik
Oshawa, Canada
leitav
https://doi.org/10.1109/SEGE59172.2023.10274596
märksõna
energiasüsteemid
koormus (elektrotehnika)
tehisõpe
sügavõpe
võtmesõna
residential load
DC loads
load forecasting
machine learning (ML)
deep learning (DL)
ISSN
2575-2693
ISBN
979-8-3503-4071-6
märkused
Bibliogr.: 26 ref
teaduspublikatsioon
teaduspublikatsioon
klassifikaator
3.1
TTÜ struktuuriüksus
Targa linna tippkeskus
elektroenergeetika ja mehhatroonika instituut
keel
inglise
Uurimisrühm
Elektrotehnika aluste uurimisrühm
Jõuelektroonika uurimisrühm
Mikrovõrkude ja metroloogia uurimisrühm, sh valgustehnika labor
Shabbir, N., Ahmadiahangar, R., Rosin, A., Husev, O., Jalakas, T., Martins, J. Residential DC load forecasting using long short-term memory network (LSTM) // 2023 IEEE 11th International Conference on Smart Energy Grid Engineering (SEGE). : IEEE, 2023. p. 131-136. https://doi.org/10.1109/SEGE59172.2023.10274596