Applications of Physics-Informed Neural Networks in Power Systems - A Review

The advances of deep learning (DL) techniques bring new opportunities to numerous intractable tasks in power systems (PSs). Nevertheless, the extension of the application of DL in the domain of PSs has encountered challenges, e.g., high requirement for the quality and quantity of training data, prod...

Celý popis

Uloženo v:

Podrobná bibliografie
Vydáno v:	IEEE transactions on power systems Ročník 38; číslo 1; s. 572 - 588
Hlavní autoři:	Huang, Bin, Wang, Jianhui
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	New York IEEE 01.01.2023 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. (IEEE)
Témata:	Anomalies Data models Deep learning Domains Engineering first principle Mathematical models Neural networks Optimization Parameter estimation Physics physics-informed neural networks Power flow smart grids State of the art Training Training data
ISSN:	0885-8950, 1558-0679
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!

Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!