Electrical load forecasting to plan the increase in renewable energy sources and electricity demand : a CNN-QR-RTCF and deep learning approach

Jiotsop-Foze, Wellcome Peujio; Hernández-del-Valle, Adrián; Venegas-Martínez, Francisco

Bitte verwenden Sie diesen Link, um diese Publikation zu zitieren, oder auf sie als Internetquelle zu verweisen: https://hdl.handle.net/11159/701062

Titel:

Electrical load forecasting to plan the increase in renewable energy sources and electricity demand : a CNN-QR-RTCF and deep learning approach

Name der Zeitschrift:

International Journal of Energy Economics and Policy

Autor:innen:

Jiotsop-Foze, Wellcome Peujio
Hernández-del-Valle, Adrián
Venegas-Martínez, Francisco

e-ISSN:

2146-4553

Dokumentart:

Article

Erscheinungsjahr:

2024

Open Content License:

URL der Erstveröffentlichung:

https://www.econjournals.com/index.php/ijeep/article/download/15773/7979/37878

Persistent Identifier der Erstveröffentlichung:

doi:10.32479/ijeep.15773

Sprache:

Englisch (eng)

Quellenangabe:

Jiotsop-Foze, Wellcome Peujio/Hernández-del-Valle, Adrián et. al. (2024). Electrical load forecasting to plan the increase in renewable energy sources and electricity demand : a CNN-QR-RTCF and deep learning approach. In: International Journal of Energy Economics and Policy 14 (4), S. 186 - 194.
https://www.econjournals.com/index.php/ijeep/article/download/15773/7979/37878.
doi:10.32479/ijeep.15773.

Erscheint in der Sammlung:

International journal of energy economics and policy (IJEEP)

Datei(en):

Datei

Beschreibung

Größe

Format

1898406308_0.pdf
Download

454.11 kB

Adobe PDF

Publikationen in Digitales Archiv sind urheberrechtlich geschützt – Nutzungsbedingungen.

Download-Statistik

BibTeX-Export