Otwarty dostęp

Research on real-time scheduling optimization technology of power system based on deep learning

Min Lu

Min Lu

State Grid Zhejiang Electric Power Co., LtdHangzhou, China
Wyszukaj tego autora
Sciendo|Google Scholar
Lu, Min
, 
Yicheng Jiang

Yicheng Jiang

State Grid Zhejiang Electric Power Co., LtdHangzhou, China
Wyszukaj tego autora
Sciendo|Google Scholar
Jiang, Yicheng
, 
Jin Wang

Jin Wang

NARI-TECH Nanjing Control Systems LtdNanjing, China
Wyszukaj tego autora
Sciendo|Google Scholar
Wang, Jin
 oraz 
Jianping Zhu

Jianping Zhu

NARI-TECH Nanjing Control Systems LtdNanjing, China
Wyszukaj tego autora
Sciendo|Google Scholar
Zhu, Jianping
  
04 paź 2024
Research on real-time scheduling optimization technology of power system based on deep learning's Cover Image
O artykule
Poprzedni artykuł
Następny artykuł
Zacytuj
Pobierz okładkę
Data publikacji: 04 paź 2024
Otrzymano: 18 maj 2024
Przyjęty: 22 sie 2024
DOI: https://doi.org/10.2478/amns-2024-2755
Słowa kluczowe
© 2024 Min Lu et al., published by Sciendo
This work is licensed under the Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Lu, Min
State Grid Zhejiang Electric Power Co., LtdHangzhou, China
Jiang, Yicheng
State Grid Zhejiang Electric Power Co., LtdHangzhou, China
Wang, Jin
NARI-TECH Nanjing Control Systems LtdNanjing, China
Zhu, Jianping
NARI-TECH Nanjing Control Systems LtdNanjing, China
Język:
Angielski
Częstotliwość wydawania:
1 razy w roku
Dziedziny czasopisma:
Nauki biologiczne, Nauki biologiczne, inne, Matematyka, Matematyka stosowana, Matematyka ogólna, Fizyka, Fizyka, inne
Kanał RSS czasopisma