Vai al contenuto principale della pagina

Data-driven load diversity and variability modeling for quasi-static time-series simulation on distribution feeders : preprint / / Xiangqi Zhu and Barry Mather



(Visualizza in formato marc)    (Visualizza in BIBFRAME)

Autore: Zhu Xiangqi Visualizza persona
Titolo: Data-driven load diversity and variability modeling for quasi-static time-series simulation on distribution feeders : preprint / / Xiangqi Zhu and Barry Mather Visualizza cluster
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  Visualizza cluster
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