Εμφανίζονται 1 - 20 Αποτελέσματα από 34 για την αναζήτηση '"генерация электроэнергии"', χρόνος αναζήτησης: 0,60δλ Περιορισμός αποτελεσμάτων
  1. 1
  2. 2
    Academic Journal

    Πηγή: VII Пущинская конференция «Биохимия, физиология и биосферная роль микроорганизмов», шко- ла-конференция для молодых ученых, аспирантов и студентов «Генетические технологии в микробио- логии и микробное разнообразие».

  3. 3
    Academic Journal

    Συγγραφείς: S. S. Krasnykh, С. С. Красных

    Πηγή: UPRAVLENIE / MANAGEMENT (Russia); Том 13, № 1 (2025); 90-98 ; Управление; Том 13, № 1 (2025); 90-98 ; 2713-1645 ; 2309-3633

    Περιγραφή αρχείου: application/pdf

    Relation: https://upravlenie.guu.ru/jour/article/view/771/477; Дежина И. Передовые производственные технологии: место России. Экономическое развитие России. 2014;2(22):47–53.; Ленчук Е.Б. Научно-технологическое развитие России в условиях санкционного давления. ЭВР. 2022;3(73):52–60. doi:10.37930/1990-9780-2022-3-73-52-60; Наумов И.В., Красных С.С. Пространственное моделирование влияния научно-исследовательского потенциала на динамику научно-технологического развития регионов России. Journal of Applied Economic Research. 2023;3(22):630–656. doi:10.15826/vestnik.2023.22.3.026; Фраймович Д.Ю., Быкова М.Л., Власенко К.А. Значение передовых производственных технологий в социально-экономическом развитии Российской Федерации. Вестник Тверского государственного университета. Экономика и управление. 2022;3(59):54–62. doi:10.26456/2219-1453/2022.3.054-062; Шкодинский С.В., Кушнир А.М., Продченко И.А. Влияние санкций на технологический суверенитет России. Проблемы рыночной экономики. 2022;2:75–96. doi:10.33051/2500-2325-2022-2-75-96; Baltagi B.H., Song S.H., Koh W. Testing panel data regression models with spatial error correlation. Journal of Econometrics. 2003;1(117):123–150.; Moran P. The Interpretation of Statistical Maps. Journal of the Royal Statistical Society. 1948;10:243–251.; https://upravlenie.guu.ru/jour/article/view/771

  4. 4
  5. 5
  6. 6
  7. 7
    Academic Journal

    Πηγή: Материалы XV Международной научно-технической конференции

    Περιγραφή αρχείου: application/pdf

    Relation: Эффективный ответ на современные вызовы с учетом взаимодействия человека и природы, человека и технологий: социально-экономические и экологические проблемы лесного комплекса : материалы XV Международной научно-технической конференции; https://elar.usfeu.ru/handle/123456789/12865

    Διαθεσιμότητα: https://elar.usfeu.ru/handle/123456789/12865

  8. 8
  9. 9
    Academic Journal

    Συνεισφορές: Исследование выполнено за счет гранта Российского научного фонда (проект № 22-79-00181).

    Πηγή: ENERGETIKA. Proceedings of CIS higher education institutions and power engineering associations; Том 66, № 4 (2023); 305-321 ; Энергетика. Известия высших учебных заведений и энергетических объединений СНГ; Том 66, № 4 (2023); 305-321 ; 2414-0341 ; 1029-7448 ; 10.21122/1029-7448-2023-66-4

    Περιγραφή αρχείου: application/pdf

    Relation: https://energy.bntu.by/jour/article/view/2287/1876; El hendouzi, A. Solar Photovoltaic Power Forecasting / A. El hendouzi, A. Bourouhou // Journal of Electrical and Computer Engineering. 2020. Vol. 2020. P. 1–21. https://doi.org/10.1155/2020/8819925.; Review of photovoltaic power forecasting / J. Antonanzas [et al.] // Solar Energy. 2016. Vol. 136. P. 78–111. https://doi.org/10.1016/j.solener.2016.06.069.; Machine Learning Methods for Solar Radiation Forecasting: а Review / C. Voyant [et al.] // Renewable Energy. 2017. Vol. 105. P. 569–582. https://doi.org/10.1016/j.renene.2016.12.095.; Оптимизация топологии сети с ВИЭ-генерацией на основе модифицированного адаптированного генетического алгоритма / А. М. Брамм [и др.] // Энергетика. Известия высших учебных заведений и энергетических объединений СНГ. 2022. Т.65, № 4. С. 341–354. https://doi.org/10.21122/1029-7448-2022-65-4-341-354.; Industry Experience of Developing Day-Ahead Photovoltaic Plant Forecasting System Based on Machine Learning / A. I. Khalyasmaa [et al.] // Remote Sensing. 2020. Vol. 12, Iss. 20. P. 3420. https://doi.org/10.3390/rs12203420.; The Impact of Data Filtration on the Accuracy of Multiple Time-Domain Forecasting for Photovoltaic Power Plants Generation / S. A. Eroshenko [et al.] // Applied Sciences. 2020. Vol. 10, Iss. 22. P. 8265. https://doi.org/10.3390/app10228265.; Rana, M. Solar Power Forecasting Using Weather Type Clustering and Ensembles of Neural Networks / M. Rana, I. Koprinska, V. G. Agelidis // International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN). Vancouver, BC, Canada: IEEE, 2016. P. 4962–4969. https://doi.org/10.1109/IJCNN.2016.7727853.; Solar Radiation Intensity Probabilistic Forecasting Based on K-Means Time Series Clustering and Gaussian Process Regression / Z. Zhang [et al.] // IEEE Access. 2021. Vol. 9. P. 89079–89092. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2021.3077475.; Unsupervised Clustering-Based Short-Term Solar Forecasting / C. Feng [et al.] // IEEE Transactions on Sustainable Energy. 2021. Vol. 10, Iss. 4. P. 2174–2185. https://doi.org/10.1109/TSTE.2018.2881531.; Unsupervised Clustering of Battery Waveforms in Off-Grid PV Installations / I. Sanz-Gorrachategui [et al.] // 2020 Fifteenth International Conference on Ecological Vehicles and Renewable Energies (EVER). Monte-Carlo, Monaco, 2020. P. 1–6. https://doi.org/10.1109/EVER48776.2020.9242942.; Development of Algorithm for Day Ahead PV Generation Forecasting Using Data Mining Method / M. C. Kang [et al.] // Proc. Int. IEEE 54th Midwest Symposium on Circuits and Systems (MWSCAS). Seoul, Korea (South): IEEE, 2011. P. 1–4 https://doi.org/10.1109/MWSCAS.2011.6026333.; Pattern Classification and PSO Optimal Weights Based Sky Images Cloud Motion Speed Calculation Method for Solar PV Power Forecasting / F. Wang [et al.] S // IEEE Industry Applications Society Annual Meeting (IAS). Portland, OR, USA: IEEE, 2018. P. 1–9. https://doi.org/10.1109/IAS.2018.8544468.; Daily Clearness Index Profiles Cluster Analysis for Photovoltaic System / C. S. Lai [et al.] // IEEE Transactions on Industrial Informatics. 2017. Vol. 13, Iss. 5. P. 2322–2332. https://doi.org/10.1109/TII.2017.2683519.; Severiano, C. Very Short-Term Solar Forecasting Using Multi-Agent System Based on Extreme Learning Machines and Data Clustering / C. Severiano, F. G. Guimarães, M. W. Cohen // 2016 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (SSCI). Athens, Greece: IEEE, 2016. P. 1–8. https://doi.org/10.1109/SSCI.2016.7850162.; Yang, Y. Short-Term PV Generation System Direct Power Prediction Model on Wavelet Neural Network and Weather Type Clustering / Y. Yang, L. Dong // 2013 5th International Conference on Intelligent Human-Machine Systems and Cybernetics. Hangzhou, China: IEEE, 2013. P. 207–211. https://doi.org/10.1109/IHMSC.2013.56.; Day-Ahead Photovoltaic Forecasting: A Comparison of the Most Effective Techniques / N. Alfredo [et al.] // Energies. 2019. Vol. 12, Iss. 9. P. 1621. https://doi.org/10.3390/en 12091621.; Meteoblue [Electronic Resource]. Mode of access: https://www.meteoblue.com/en/weather. Date of access: 13.05.2022.; Principal Manifolds for Data Visualization and Dimension Reduction / A. N. Gorban [et al.] // Berlin: Springer, 2008. 364 p. (Lecture Notes in Computational Science and Enginee, Vol. 58). https://doi.org/10.1007/978-3-540-73750-6_5.; Hartigan, J. A. Algorithm AS 136: A K-Means Clustering Algorithm / J. A. Hartigan, M. A. Wong // Journal of the Royal Statistical Society. Series C (Applied Statistics). 1979. Vol. 28, Nо 1. P. 100–108. https://doi.org/10.2307/2346830.; Improving Accuracy and Generalization Performance of Small-Size Recurrent Neural Networks Applied to Short-Term Load Forecasting / P. V. Matrenin [et al.] // Mathematics. 2020. Vol. 8. Iss. 12. P. 2169. https://doi.org/10.3390/math8122169.; Матренин, П. В. Устойчивое краткосрочное прогнозирование скорости ветра с помощью адаптивных компактных нейронных сетей / П. В. Матренин, В. З. Манусов, Е. А. Игумнова // Проблемы региональной энергетики. 2020. Т. 7, №47. С. 69–80. https://doi.org/10.5281/zenodo.4018960.; Clustering [Electronic Resource] // Scikit-Learn. Machine Learning in Python. Mode of access: https://scikit-learn.org/stable/modules/clustering.html. Date of access: 13.04.2022.; Drucker, H. Improving Regressors using Boosting Techniques / H. Drucker // Proceedings of the 14th International Conference on Machine Learning (ICML). Citeseer, 1997. P. 107–115.; Adaptive Boosting [Electronic Resource] // Scikit-Learn. Machine Learning in Python. Mode of access: https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.SGDRegressor.html?highlight=adaptive+busting. Date of access: 13.04.2022.; https://energy.bntu.by/jour/article/view/2287

  10. 10
    Academic Journal

    Πηγή: A breakthrough in science: development strategies; 204-207 ; Новое слово в науке: стратегии развития; 204-207

    Περιγραφή αρχείου: text/html

    Relation: info:eu-repo/semantics/altIdentifier/isbn/978-5-6048183-4-3; https://interactive-plus.ru/e-articles/817/Action817-556997.pdf; Назван самый дешевый источник энергии в России [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://zen.yandex.ru/media/id/5d77355fe3062c00aea59d41/nazvan-samyi-deshevyi-istochnik-energii-v-rossii-5d95811286c4a900b028f4d0. Дата обращения: 17.06.2022.

  11. 11
    Academic Journal

    Πηγή: Visnyk of Vinnytsia Politechnical Institute; No. 4 (2021); 56-61 ; Вестник Винницкого политехнического института; № 4 (2021); 56-61 ; Вісник Вінницького політехнічного інституту; № 4 (2021); 56-61 ; 1997-9274 ; 1997-9266 ; 10.31649/1997-9266-2021-157-4

    Περιγραφή αρχείου: application/pdf

  12. 12
  13. 13
  14. 14
  15. 15
  16. 16
  17. 17
  18. 18
  19. 19
  20. 20