Einsatz von maschinellem Lernen zur Prognose des Wärmebedarfs für die thermische Modellierung eines sektorkoppelnden Hybridspeichers

Emira Torabi Makhos; Christian Alács; Wolfgang Gawlik; Christian Messner; Andreas Oberhammer

doi:10.1007/s00502-022-01078-1

Einsatz von maschinellem Lernen zur Prognose des Wärmebedarfs für die thermische Modellierung eines sektorkoppelnden Hybridspeichers

Emira Torabi Makhos, Christian Alács, Wolfgang Gawlik, Christian Messner, Andreas Oberhammer

Electric Energy Systems

Publikation: Beitrag in Fachzeitschrift › Artikel › Begutachtung

Originalsprache	Deutsch
Seiten (von - bis)	728
Seitenumfang	1
Fachzeitschrift	e&i elektrotechnik und informationstechnik
Volume	139
Issue	8
DOIs	https://doi.org/10.1007/s00502-022-01078-1
Publikationsstatus	Veröffentlicht - 2022

Research Field

Hybrid Power Plants

Zugriff auf Dokument

10.1007/s00502-022-01078-1Lizenz: Nicht angegeben

Diese Publikation zitieren

@article{c06ccc72568c4c7db1e765a27979ace7,

title = "Einsatz von maschinellem Lernen zur Prognose des W{\"a}rmebedarfs f{\"u}r die thermische Modellierung eines sektorkoppelnden Hybridspeichers",

author = "{Torabi Makhos}, Emira and Christian Al{\'a}cs and Wolfgang Gawlik and Christian Messner and Andreas Oberhammer",

year = "2022",

doi = "10.1007/s00502-022-01078-1",

language = "Deutsch",

volume = "139",

pages = "728",

journal = "e&i elektrotechnik und informationstechnik",

issn = "1613-7620",

publisher = "Springer-Verlag Wien",

number = "8",

}

TY - JOUR

T1 - Einsatz von maschinellem Lernen zur Prognose des Wärmebedarfs für die thermische Modellierung eines sektorkoppelnden Hybridspeichers

AU - Torabi Makhos, Emira

AU - Alács, Christian

AU - Gawlik, Wolfgang

AU - Messner, Christian

AU - Oberhammer, Andreas

PY - 2022

Y1 - 2022

U2 - 10.1007/s00502-022-01078-1

DO - 10.1007/s00502-022-01078-1

M3 - Artikel

SN - 1613-7620

VL - 139

SP - 728

JO - e&i elektrotechnik und informationstechnik

JF - e&i elektrotechnik und informationstechnik

IS - 8

ER -