Robust machine-learned algorithms for efficient grid operation

Increasing penetration of variable and intermittent renewable energy resources on the energy grid poses a challenge for reliable and efficient grid operation, necessitating the development of algorithms that are robust to this uncertainty. However, standard algorithms incorporating uncertainty for g...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	Environmental Data Science Ročník 4
Hlavní autoři:	Christianson, Nicolas, Yeh, Christopher, Li, Tongxin, Hosseini, Mehdi, Torabi Rad, Mahdi, Golmohammadi, Azarang, Wierman, Adam
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Cambridge University Press 22.04.2025
Témata:	energy systems learning-augmented algorithms machine learning robustness online algorithms
ISSN:	2634-4602, 2634-4602
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!