An explainable framework for load forecasting of a regional integrated energy system based on coupled features and multi-task learning

Standort
Deutsche Nationalbibliothek Frankfurt am Main
ISSN
2367-0983
Umfang
Online-Ressource
Sprache
Englisch
Anmerkungen
online resource.

Erschienen in
An explainable framework for load forecasting of a regional integrated energy system based on coupled features and multi-task learning ; volume:7 ; number:1 ; day:15 ; month:6 ; year:2022 ; pages:1-14 ; date:12.2022
Protection and control of modern power systems ; 7, Heft 1 (15.6.2022), 1-14, 12.2022

Urheber
Wu, Kailang
Gu, Jie
Meng, Lu
Wen, Honglin
Ma, Jinghuan
Beteiligte Personen und Organisationen
SpringerLink (Online service)

DOI
10.1186/s41601-022-00245-y
URN
urn:nbn:de:101:1-2022080922035371523012
Rechteinformation
Open Access; Der Zugriff auf das Objekt ist unbeschränkt möglich.
Letzte Aktualisierung
15.08.2025, 07:38 MESZ

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Beteiligte

  • Wu, Kailang
  • Gu, Jie
  • Meng, Lu
  • Wen, Honglin
  • Ma, Jinghuan
  • SpringerLink (Online service)

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