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| Link zu diesem Datensatz | https://d-nb.info/1277383960 |
| Art des Inhalts | Hochschulschrift |
| Titel | Machine learning assisted digital twin for event identification in electrical power system / Xinya Song |
| Person(en) | Song, Xinya (Verfasser) |
| Organisation(en) | Ilmenau Media Services (Verlag) |
| Verlag | Ilmenau : Universitätsverlag Ilmenau |
| Zeitliche Einordnung | Erscheinungsdatum: 2023 |
| Umfang/Format | XII, 186 Seiten : Illustrationen ; 24 cm |
| Andere Ausgabe(n) | Erscheint auch als Online-Ausgabe: Song, Xinya: Machine Learning assisted Digital Twin for event identification in electrical power system |
| Hochschulschrift | Dissertation, Technische Universität Ilmenau, 2022 |
| ISBN/Einband/Preis |
978-3-86360-267-3 Broschur : EUR 21.00 (DE), EUR 21.60 (AT) 3-86360-267-6 |
| EAN | 9783863602673 |
| Sprache(n) | Englisch (eng) |
| Beziehungen | Ilmenauer Beiträge zur elektrischen Energiesystem-, Geräte- und Anlagentechnik ; Band 34 |
| Schlagwörter | Energieversorgungsnetz ; Erneuerbare Energien ; Elektrizitätseinspeisung ; Netzstabilität <Elektrische Energietechnik> ; Zustandsüberwachung ; Maschinelles Lernen ; Digitaler Zwilling |
| DDC-Notation | 621.31 [DDC23ger] |
| Sachgruppe(n) | 621.3 Elektrotechnik, Elektronik |
| Weiterführende Informationen | Inhaltsverzeichnis |
| Frankfurt |
Signatur: 2023 A 6475 Bestand: [Dieses Werk gibt es inhaltsgleich auch in digitaler Form.] Bereitstellung in Frankfurt |
| Leipzig |
Signatur: 2023 A 27561 Bestand: [Dieses Werk gibt es inhaltsgleich auch in digitaler Form.] Bereitstellung in Leipzig |
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