Benutzer: Gast  Login
Titel:

Data-Driven Modeling of Commercial Off-the-Shelf Photovoltaic Inverters Using Neuromancer

Dokumenttyp:
Konferenzbeitrag
Art des Konferenzbeitrags:
Textbeitrag / Aufsatz
Autor(en):
Ghimire, P.; Poudel, S.; Bhujel, N.; Dhiman, V.; Hummels, D.; Tonkoski, R.
Seitenangaben Beitrag:
135-140
Stichworte:
Photovoltaic systems; Renewable energy sources; Accuracy; System dynamics; Computational modeling; Voltage; Inverters; Data-driven modeling; Inverter Models; Neuro-mancer; System identification; Pytorch; Grid Support Function
Kongress- / Buchtitel:
2024 International Symposium on Power Electronics, Electrical Drives, Automation and Motion (SPEEDAM)
Datum der Konferenz:
19.06.2024 - 21.06.2024
Verlag / Institution:
IEEE
Publikationsdatum:
19.06.2024
Jahr:
2024
Reviewed:
ja
Sprache:
en
Volltext / DOI:
doi:10.1109/speedam61530.2024.10609141
TUM Einrichtung:
PT&D
Copyright Informationen:
Copyright © 2021 Speedam All rights reserved
 BibTeX