Application of Artificial Neural Network-Based Tool for Short Circuit Currents Estimation in Power Systems with High Penetration of Power Electronics-Based Renewables

Hyväksytty

Luokittelutiedot

OKM-julkaisutyyppi
A1 Alkuperäisartikkeli tieteellisessä aikakauslehdessä (vertaisarvioitu)
Julkaisun muoto
Artikkeli
Kohderyhmä
Tieteellinen
Vertaisarvioitu
Vertaisarvioitu
Artikkelityyppi
Alkuperäisartikkeli
Emojulkaisun tyyppi
Lehti

Julkaisun tekijät

Tekijöiden lukumäärä
7
Tekijät
Aljarrah, Rafat; Al-Omary, Murad; Alshabi, Dua’a; Salem, Qusay; Alnaser, Sahban; Ćetenović, Dragan; Karimi, Mazaher
Paikalliset tekijät

Julkaisukanavan tiedot

Lehden/sarjan nimi
IEEE access
ISSN-E (elektroninen)
2169-3536
ISSN-L (linking)
2169-3536
Julkaisun JUFO ID
78297
Julkaisun JUFO-taso
1
Julkaisumaa
Yhdysvallat (USA)
Kansainvälisyys
Kyllä

Julkaisun tarkemmat tiedot

Julkaisuvuosi
2023
Ilmoitusvuosi
2023
Lehden/sarjan volyymi
11
Sivunumerot
20051-20062
DOI
10.1109/ACCESS.2023.3249296
Julkaisukieli
englanti

Yhteisjulkaisutiedot

Kansainvälinen yhteisjulkaisu
Kyllä
Yhteisjulkaisu yrityksen kanssa
Ei

Saatavuustiedot

Luokitukset ja lisätiedot

OKM-tieteenalaluokitus
213 Sähkö-, automaatio- ja tietoliikennetekniikka, elektroniikka
Avainsanat
Artificial neural networks; future power systems; photovoltaic systems; power electronics; short circuit currents

Rahoittajatiedot

Rahoitustiedot julkaisussa
This work was supported by the University of Vaasa through the Centralized Intelligent and Resilient Protection Schemes for Future Grids Applying 5G (CIRP-5G) Research Project by Business Finland under Grant 6937/31/2021.

Lähdetietokantojen tunnukset

WoS -tunniste
WOS:000943449600001
Scopus -tunniste
Scopus:85149395357