Резултати
еНаука >
Резултати >
Application of Artificial Neural Network-Based Tool for Short Circuit Currents Estimation in Power Systems With High Penetration of Power Electronics-Based Renewables
| Назив: | Application of Artificial Neural Network-Based Tool for Short Circuit Currents Estimation in Power Systems With High Penetration of Power Electronics-Based Renewables | Аутори: | Aljarrah, Rafat; Al-Omary, Murad; Alshabi, Dua 'a; Salem, Qusay; Alnaser, Sahban; Cetenovic, Dragan N   ; Karimi, Mazaher |
Година: | 2023 | Публикација: | IEEE Access | ISSN: | 2169-3536 IEEE Access Претражи идентификатор |
Издавач: | Piscataway (NJ) : Institute of Electrical and Electronics Engineers | Тип резултата: | Научни чланак | Колација: | vol. 11 str. 20051-20062 | DOI: | 10.1109/ACCESS.2023.3249296 | WoS-ID: | 000943449600001 | Scopus-ID: | 2-s2.0-85149395357 | URI: | https://enauka.gov.rs/handle/123456789/826681 | Пројекат: | University of Vaasa through the Centralized Intelligent and Resilient Protection Schemes for Future Grids Applying 5G (CIRP-5G) Research Project by Business Finland [6937/31/2021] | Извор метаподатака: | (Preuzeto iz Nasi u WoS) | М-категорија: | 22M22 - Рад у истакнутом међ. часопису |
Резултати на еНаука су заштићени ауторским правима и сва права су задржана, осим ако није другачије назначено.