Conventional and artificial intelligence based maximum power point tracking techniques for efficient solar power generation
Hyväksytty
Luokittelutiedot
OKM-julkaisutyyppi
A1 Alkuperäisartikkeli tieteellisessä aikakauslehdessä (vertaisarvioitu)
Julkaisun muoto
Artikkeli
Kohderyhmä
Tieteellinen
Vertaisarvioitu
Vertaisarvioitu
Artikkelityyppi
Alkuperäisartikkeli
Emojulkaisun tyyppi
Lehti
Julkaisukanavan tiedot
Lehden/sarjan nimi
Engineering reports
ISSN-E (elektroninen)
2577-8196
ISSN-L (linking)
2577-8196
Kustantaja
John Wiley & Sons
Julkaisun JUFO ID
88579
Julkaisun JUFO-taso
1
Julkaisu on FT-listalla
Ei
Julkaisun SNIP-taso
0.88
Julkaisumaa
Yhdysvallat (USA)
Kansainvälisyys
Kyllä
Julkaisun tarkemmat tiedot
Julkaisuvuosi
2024
Ilmoitusvuosi
2024
Lehden/sarjan volyymi
6
Lehden/sarjan numero
12
DOI
10.1002/eng2.12963
Julkaisukieli
englanti
Yhteisjulkaisutiedot
Kansainvälinen yhteisjulkaisu
Kyllä
Yhteisjulkaisu yrityksen kanssa
Ei
Saatavuustiedot
Verkkojulkaisun linkki
Luokitukset ja lisätiedot
OKM-tieteenalaluokitus
113 Tietojenkäsittely ja informaatiotieteet, 216 Materiaalitekniikka
Avainsanat
artificial intelligence; machine learning; MPPT techniques; smart grid; solar power generation
Rahoittajatiedot
Rahoitustiedot julkaisussa
The authors would like to express their gratitude to their affiliated Universities for supporting this research work.
Tutkimusaineistotiedot
Tutkimusaineistotiedot julkaisussa
The data that support the findings of this study are available from the corresponding author upon reasonable request.
Lähdetietokantojen tunnukset
WoS -tunniste
WOS:001267520800001
Scopus -tunniste
2-s2.0-85198622562