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| Autore: |
Zhu Xiangqi
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| Titolo: |
Data-driven load diversity and variability modeling for quasi-static time-series simulation on distribution feeders : preprint / / Xiangqi Zhu and Barry Mather
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| Pubblicazione: | Golden, CO : , : National Renewable Energy Laboratory, , 2019 |
| Descrizione fisica: | 1 online resource (5 pages) : color illustrations |
| Soggetto topico: | Electric power distribution |
| Time-series analysis | |
| Note generali: | Presented at the 2019 IEEE Power and Energy Society General Meeting (IEEE PES GM), 4-8 August 2019, Atlanta, Georgia. |
| "October 2019." | |
| Nota di bibliografia: | Includes bibliographical references. |
| Altri titoli varianti: | Data-driven load diversity and variability modeling for quasi-static time-series simulation on distribution feeders |
| Titolo autorizzato: | Data-driven load diversity and variability modeling for quasi-static time-series simulation on distribution feeders ![]() |
| Formato: | Materiale a stampa |
| Livello bibliografico | Monografia |
| Lingua di pubblicazione: | Inglese |
| Record Nr.: | 9910713743603321 |
| Lo trovi qui: | Univ. Federico II |
| Opac: | Controlla la disponibilità qui |