Katalog der Deutschen Nationalbibliothek
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| Link zu diesem Datensatz | https://d-nb.info/1278350055 |
| Art des Inhalts | Hochschulschrift |
| Titel | Machine Learning assisted Digital Twin for event identification in electrical power system / Xinya Song ; Gutachter: Christian Becker, Przemyslaw Komarnicki ; Betreuer: Dirk Westermann |
| Person(en) |
Song, Xinya (Verfasser) Westermann, Dirk (Akademischer Betreuer) Becker, Christian (Gutachter) Komarnicki, Przemyslaw (Gutachter) |
| Organisation(en) | Ilmenau Media Services (Verlag) |
| Verlag | Ilmenau : TU Ilmenau |
| Zeitliche Einordnung | Erscheinungsdatum: 2022 |
| Umfang/Format | Online-Ressource, 176 Seiten (pdf) |
| Andere Ausgabe(n) | Erscheint auch als Druck-Ausgabe: Song, Xinya: Machine learning assisted digital twin for event identification in electrical power system |
| Hochschulschrift | Dissertation, Ilmenau, TU Ilmenau, 2022 |
| Persistent Identifier | URN: urn:nbn:de:gbv:ilm1-2022000438 |
| URL | https://www.db-thueringen.de/receive/dbt_mods_00055185 (Verlag) (kostenfrei zugänglich) |
| Sprache(n) | Englisch (eng) |
| Anmerkungen |
In: Ilmenauer Beiträge zur elektrischen Energiesystem‐, Geräte- und Anlagentechnik(34) - ISSN 2194-2838 In: Universitätsverlag Ilmenau, Ilmenau |
| Schlagwörter | Energieversorgungsnetz ; Erneuerbare Energien ; Elektrizitätseinspeisung ; Netzstabilität <Elektrische Energietechnik> ; Zustandsüberwachung ; Maschinelles Lernen ; Digitaler Zwilling |
| DDC-Notation | 621.31 [DDC23ger] |
| Sachgruppe(n) | 621.3 Elektrotechnik, Elektronik |
| Online-Zugriff | Archivobjekt öffnen |
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