看技术

追踪能源领域最新技术、论文、代码与数据集

找到 8 条结果按发布日期排序
论文

Control-Oriented Scenario Tree Construction through Reinforcement Learning基于强化学习的面向控制场景树构建

该内容聚焦预测与感知,涉及优化与强化学习。Multistage stochastic model predictive control (MPC) handles uncertainty by optimizing over a scenario tree, a finite branching approximation of future outcomes constructed from sa…… 以上为基于官方材料生成的概述,具体指标和结论请以原始来源为准。

方法时序预测 · 优化与强化学习 · 可信人工智能场景预测与感知 · 诊断与安全 · 优化与决策
arXiv查看原文 ↗
数据集

Sales of Electricity by Type of Tariff Group in Mauritius | Africa (Mauritius official open data)毛里求斯各类电价组的售电量|非洲(毛里求斯官方开放数据)

该内容聚焦预测与感知,涉及时序智能。Sales of Electricity by Type of Tariff Group in Mauritius Africa (Mauritius official open data) 750 rows 1 Africa country 1990 2019 Repackaged by Electric Sheep Africa TL;DR This d…… 以上为基于官方材料生成的概述,具体指标和结论请以原始来源为准。

方法时序预测场景预测与感知
Hugging Face查看原文 ↗
论文

Artificial Intelligence in Smart Grids and Power-Electronic- Interfaced Microgrids: A Systematic Literature Review of Energy Management, Optimisation, and Cybersecurity智能电网与电力电子接口微电网中的人工智能:能源管理、优化与网络安全系统性文献综述

该内容聚焦预测与感知,涉及优化与强化学习。The increasing penetration of distributed energy resources, variable renewable generation, battery energy storage systems, electric vehicles, and power-electronic interfaces is cha…… 以上为基于官方材料生成的概述,具体指标和结论请以原始来源为准。

方法时序预测 · 优化与强化学习 · 可信人工智能场景预测与感知 · 诊断与安全 · 优化与决策
Semantic Scholar查看原文 ↗
代码

Marco-alikhani/Grid-Resilience-Prediction电网韧性预测

该内容聚焦预测与感知,涉及优化与强化学习。Machine learning project comparing SVM, gradient boosting, and deep learning for predicting stability in a decentralized smart grid. 以上为基于官方材料生成的概述,具体指标和结论请以原始来源为准。

方法时序预测 · 优化与强化学习场景预测与感知 · 诊断与安全
GitHub查看原文 ↗
代码

kommareddydinesh/Electricity-Consumption-Prediction-Using-Deep-RNN基于深度循环神经网络的用电量预测

该内容聚焦预测与感知,涉及优化与强化学习。Deep Learning based Smart Grid Electricity Consumption Prediction using LSTM, GRU, Bidirectional LSTM, Attention LSTM and Streamlit Dashboard. 以上为基于官方材料生成的概述,具体指标和结论请以原始来源为准。

方法时序预测 · 优化与强化学习场景预测与感知
GitHub查看原文 ↗
论文

An Intelligent Deep Learning Framework for Real-Time Fault Detection in Smart Grids智能电网实时故障检测的智能深度学习框架

该内容聚焦预测与感知,涉及优化与强化学习。ABSTRACT -The increasing integration of renewable energy resources, distributed generation, electric vehicles, and intelligent monitoring devices has significantly enhanced the com…… 以上为基于官方材料生成的概述,具体指标和结论请以原始来源为准。

方法时序预测 · 图与网络智能 · 优化与强化学习场景预测与感知 · 诊断与安全
Semantic Scholar查看原文 ↗
论文

ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN SMART GRIDS: APPLICATIONS, CHALLENGES, AND FUTURE DIRECTIONS智能电网中的人工智能:应用、挑战与未来方向

该内容聚焦预测与感知,涉及优化与强化学习。With the development of modern energy systems, there is a need to operate increasingly intelligent electricity systems. Smart grids are advanced electricity networks that allow for…… 以上为基于官方材料生成的概述,具体指标和结论请以原始来源为准。

方法时序预测 · 优化与强化学习场景预测与感知 · 诊断与安全
Semantic Scholar查看原文 ↗
数据集

Electricity Generation by Source of Energy for Mauritius and Rodrigues | Africa (Mauritius official open data)毛里求斯与罗德里格斯岛按能源来源划分的发电量|非洲(毛里求斯官方开放数据)

该内容聚焦预测与感知,涉及时序智能。Electricity Generation by Source of Energy for Mauritius and Rodrigues Africa (Mauritius official open data) 245 rows 1 Africa country 1990 2020 Repackaged by Electric Sheep Africa…… 以上为基于官方材料生成的概述,具体指标和结论请以原始来源为准。

方法时序预测场景预测与感知
Hugging Face查看原文 ↗