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Hochaufgelöste Langzeitprognose des deutschen Strom-Importpotenzials mithilfe von Methoden des Maschinellen Lernens
Dominik Dörr
,
Justin Münch
,
Mario Adam
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BibTeX
RIS
Metadaten
Author:
Dominik Dörr
,
Justin Münch
,
Mario Adam
open access:
Bronze - frei zugänglich aber ohne Lizenzhinweis, d.h. keine Weitergabe
Institutes:
Zentrum für Innovative Energiesysteme (ZIES)
Zentrum für Innovative Energiesysteme (ZIES) / E² - Erneuerbare Energien und Energieeffizienz
Fachbereich/Einrichtung:
Hochschule Düsseldorf / Fachbereich - Maschinenbau und Verfahrenstechnik
Document Type:
Conference Proceeding
Year of Completion:
2024
Language of Publication:
German
Place of publication:
Nordhausen
Creating Corporation:
Hochschule Nordhausen
Parent Title (German):
RET.Con 2024. 7. Regenerative Energietechnik Konferenz in Nordhausen, 08.-09. Februar 2024. Tagungsband
Editor:
Viktor Wesselak
Page Number:
8
First Page:
71
Last Page:
78
Related URL:
https://web.archive.org/web/20250814134117/https://www.hs-nordhausen.de/wp-content/uploads/sites/8/2024/08/RETCon_2024_Tagungsband.pdf
ISBN:
978-3-940820-23-5
Tag:
KIVi
Dewey Decimal Classification:
6 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften / 62 Ingenieurwissenschaften / 620 Ingenieurwissenschaften und zugeordnete Tätigkeiten
Licence (German):
Es gilt das deutsche Urheberrecht
Release Date:
2024/07/08
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