Quantized deep learning model based Volt-Var control for hosting capacity maximization: a practical case study

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
4
Tekijät
Khan, Muhammad Kamran; Kauhaniemi, Kimmo; Laaksonen, Hannu; Zafar, Muhammad Hamza
Paikalliset tekijät
Tekijä
Khan, Muhammad Kamran

Julkaisukanavan tiedot

Lehden/sarjan nimi
International journal of electrical power and energy systems
ISSN-P (painettu)
0142-0615
ISSN-E (elektroninen)
1879-3517
ISSN-L (linking)
0142-0615
Kustantaja
Elsevier
Julkaisun JUFO ID
58403
Julkaisun JUFO-taso
2
Julkaisu on FT-listalla
Ei
Julkaisun SNIP-taso
1.61
Julkaisumaa
Yhdistynyt kuningaskunta
Kansainvälisyys
Kyllä

Julkaisun tarkemmat tiedot

Julkaisuvuosi
2026
Ilmoitusvuosi
2026
Lehden/sarjan volyymi
174
Artikkelinumero
111524
DOI
10.1016/j.ijepes.2025.111524
Julkaisukieli
englanti

Yhteisjulkaisutiedot

Kansainvälinen yhteisjulkaisu
Kyllä
Yhteisjulkaisu yrityksen kanssa
Ei

Saatavuustiedot

Luokitukset ja lisätiedot

OKM-tieteenalaluokitus
222 Muu tekniikka
Avainsanat
Hosting capacity (HC); Modified Reptile search Algorithm (MRSA); Quantized 1D Convolutional Neural Network (QCNN); Decoupled Finite Control Set Model Predictive control (D-FCS-MPC); Post-Training Quantization (PTQ); EN 50549 standard

Rahoittajatiedot

Rahoitustiedot julkaisussa
This work was carried out under projects titled Smart Grid 2.0 and Grid Code Certification by Simulation, with financial support provided by Business Finland under Grant #1386/31/2022 and Grant #2452/31/ 2024.
Rahoittajat
Rahoittaja
Business Finland
Rahoituksen nimi
-
Rahoituspäätös
1386/31/2022
Rahoittaja
Business Finland
Rahoituksen nimi
-
Rahoituspäätös
2452/31/2024

Tutkimusaineistotiedot

Tutkimusaineistotiedot julkaisussa
Data will be made available on request.

Lähdetietokantojen tunnukset

WoS -tunniste
WOS:001663731100001
Scopus -tunniste
2-s2.0-105027315171