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Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research
Volume 13 (2023): Numero 3 (Giugno 2023)
Accesso libero
An Intelligent Approach to Short-Term Wind Power Prediction Using Deep Neural Networks
Tacjana Niksa-Rynkiewicz
Tacjana Niksa-Rynkiewicz
Gdańsk University of Technology, Faculty of Ocean Engineering and Ship Technology
Gdańsk, Poland
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Piotr Stomma
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Anna Witkowska
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Danuta Rutkowska
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Adam Słowik
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Krzysztof Cpałka
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Częstochowa, Poland
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Cpałka, Krzysztof
,
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Joanna Jaworek-Korjakowska
AGH University, Department of Automatic Control and Robotics, Center of Excellence in Artificial Intelligence
Kraków, Poland
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Jaworek-Korjakowska, Joanna
e
Piotr Kolendo
Piotr Kolendo
Institute of Power Engineering, Department of Power Automation
Gdańsk, Poland
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Kolendo, Piotr
23 giu 2023
Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research
Volume 13 (2023): Numero 3 (Giugno 2023)
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Pubblicato online:
23 giu 2023
Pagine:
197 - 210
Ricevuto:
26 mag 2023
Accettato:
27 mag 2023
DOI:
https://doi.org/10.2478/jaiscr-2023-0015
Parole chiave
Renewable Energy
,
Wind Energy
,
Wind Power
,
Wind Turbine
,
Short-Term Wind Power Prediction
,
Deep Learning
,
Convolutional Neural Networks
,
Gated Recurrent Unit
,
Hierarchical Multilayer Perceptron
,
Deep Neural Networks
© 2023 Tacjana Niksa-Rynkiewicz et al., published by Sciendo
This work is licensed under the Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.