Enabling the Growth of Distributed Renewable Energy with Granular Net Load Forecasting

Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F24%3A00374528" target="_blank" >RIV/68407700:21230/24:00374528 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—

Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Enabling the Growth of Distributed Renewable Energy with Granular Net Load Forecasting
Popis výsledku v původním jazyce
The paper discusses the advancement of distributed renewable energy systems through the implementation of detailed net load forecasting. It emphasizes the use of artificial intelligence, machine learning, and data science to predict energy demands and optimize the integration of renewable sources into the power grid. The study highlights the significance of precise forecasting in enhancing the efficiency and reliability of energy distribution, contributing to a sustainable energy future.
Název v anglickém jazyce
Enabling the Growth of Distributed Renewable Energy with Granular Net Load Forecasting
Popis výsledku anglicky
The paper discusses the advancement of distributed renewable energy systems through the implementation of detailed net load forecasting. It emphasizes the use of artificial intelligence, machine learning, and data science to predict energy demands and optimize the integration of renewable sources into the power grid. The study highlights the significance of precise forecasting in enhancing the efficiency and reliability of energy distribution, contributing to a sustainable energy future.

Rok uplatnění
2024
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Podobné výsledky(10)