Zobrazeno 1 - 10
of 6 421
pro vyhledávání: '"EPSO"'
Autor:
Wang, Renzheng1 (AUTHOR), Zhang, Yuncheng1 (AUTHOR), Chen, Ying1 (AUTHOR), Xin, Zhenyao1 (AUTHOR), Fan, Di1 (AUTHOR) fandi_93@126.com
Publikováno v:
Scientific Reports. 11/30/2024, Vol. 14 Issue 1, p1-18. 18p.
Publikováno v:
Scientific Reports, Vol 14, Iss 1, Pp 1-18 (2024)
Abstract Selective Harmonic Elimination Pulse Width Modulation (SHEPWM) has excellent harmonic characteristics, but its nonlinear transcendental system of equations is difficult to be solved, and the practical application encounters a bottleneck. In
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/49e72f4f29434c399d66a5248ee16bd1
Publikováno v:
In Results in Engineering December 2024 24
Publikováno v:
Results in Engineering, Vol 24, Iss , Pp 102967- (2024)
This paper presents a new method for maximizing the energy production of photovoltaic (PV) arrays, utilizing the Enhanced Particle Swarm Optimization (EPSO) algorithm. In contrast with the classical PSO, the proposed EPSO algorithm employs shifted si
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/af643db1e6a746f5b4d648f54bdff25a
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Kniha
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Nurul Aqilah Mahmud, Nofri Yenita Dahlan, Wan Nazirah Wan Md Adnan, Afidalina Tumian, Mohammad Syazwan Onn
Publikováno v:
Energy Reports, Vol 9, Iss , Pp 54-59 (2023)
In campus facilities, classrooms and labs often use a large amount of energy due to their variable consumption pattern and lack of use management. Installing solar photovoltaic (PV) rooftop in the campus building through net-energy-metering (NEM) sch
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/741713b57ce74dd99b6fcc90f07d9620
Publikováno v:
Journal of Cloud Computing: Advances, Systems and Applications, Vol 13, Iss 1, Pp 1-23 (2024)
Abstract Efficient allocation of tasks and resources is crucial for the performance of heterogeneous cloud computing platforms. To achieve harmony between task completion time, device power consumption, and load balance, we propose a Graph neural net
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/45f87392e3d14021b38db598490127df
Publikováno v:
In Optics and Laser Technology June 2024 173
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.