prindi

Forecasting short term wind energy generation using machine learning

autor
Shabbir, Noman
Ahmadiahangar, Roya
Kütt, Lauri
Iqbal, Muhammad Naveed
Rosin, Argo
vastutusandmed
Noman Shabbir, Roya AhmadiAhangar, Lauri Kütt, Muhamamd N. Iqbal, Argo Rosin
allikas
2019 IEEE 60th International Scientific Conference on Power and Electrical Engineering of Riga Technical University (RTUCON), 7-9 October 2019 : conference proceedings
ilmumiskoht
Danvers
kirjastus/väljaandja
IEEE
ilmumisaasta
2019
leheküljed
4 p
konverentsi nimetus, aeg
2019 IEEE 60th International Scientific Conference on Power and Electrical Engineering of Riga Technical University (RTUCON), October 7-9, 2019
konverentsi toimumispaik
Riga, Latvia
leitav
https://doi.org/10.1109/RTUCON48111.2019.8982365
märksõna
tuuleenergia
prognostika
tehisõpe
võtmesõna
energy forecast wind energy
machine learning
SVM
ISBN
978-1-7281-3942-5
märkused
Bibliogr.: 19 ref
TTÜ struktuuriüksus
elektroenergeetika ja mehhatroonika instituut
keel
inglise
Uurimisrühm
Elektrotehnika aluste uurimisrühm
Mikrovõrkude ja metroloogia uurimisrühm, sh valgustehnika labor
Targa linna uurimisrühm
Shabbir, N., Ahmadiahangar, R., Kütt, L., Iqbal, M. N., Rosin, A. Forecasting short term wind energy generation using machine learning // 2019 IEEE 60th International Scientific Conference on Power and Electrical Engineering of Riga Technical University (RTUCON), 7-9 October 2019 : conference proceedings. Danvers : IEEE, 2019. 4 p. https://doi.org/10.1109/RTUCON48111.2019.8982365