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题名

Bayesian Deep Learning for Dynamic Power System State Prediction Considering Renewable Energy Uncertainty

作者
发表日期
2022-07
DOI
发表期刊
ISSN
2196-5420
卷号10期号:4页码:913-922
关键词
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收录类别
SCI ; EI
学校署名
第一
EI入藏号
20223212539529
EI主题词
Cost effectiveness ; Data Analytics ; Data handling ; Deep learning ; Forecasting ; Matrix algebra ; Natural resources ; Renewable energy resources
EI分类号
Ergonomics and Human Factors Engineering:461.4 ; Energy Resources and Renewable Energy Issues:525.1 ; Electric Power Systems:706.1 ; Data Processing and Image Processing:723.2 ; Industrial Economics:911.2 ; Algebra:921.1
来源库
IEEE
全文链接https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=9500113
引用统计
被引频次[WOS]:10
成果类型期刊论文
条目标识符http://sustech.caswiz.com/handle/2SGJ60CL/328225
专题南方科技大学
工学院_计算机科学与工程系
作者单位
Southern University of Science and Technology, Shenzhen 518055, China
第一作者单位南方科技大学
第一作者的第一单位南方科技大学
推荐引用方式
GB/T 7714
Shiyao Zhang,James J. Q. Yu. Bayesian Deep Learning for Dynamic Power System State Prediction Considering Renewable Energy Uncertainty[J]. Journal of Modern Power Systems and Clean Energy,2022,10(4):913-922.
APA
Shiyao Zhang,&James J. Q. Yu.(2022).Bayesian Deep Learning for Dynamic Power System State Prediction Considering Renewable Energy Uncertainty.Journal of Modern Power Systems and Clean Energy,10(4),913-922.
MLA
Shiyao Zhang,et al."Bayesian Deep Learning for Dynamic Power System State Prediction Considering Renewable Energy Uncertainty".Journal of Modern Power Systems and Clean Energy 10.4(2022):913-922.
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