Zobrazeno 1 - 10
of 38
pro vyhledávání: '"Sang Yingjun"'
Publikováno v:
IEEE Access, Vol 12, Pp 76432-76441 (2024)
This article proposes a low-carbon operation analysis method for micro grids based on improved particle swarm optimization algorithm. Corresponding improvements have been made to the inertia weight, learning factor, and individual extreme of the algo
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/436d5417c7ee43869df92c8cad03c373
Publikováno v:
Circuit World, 2022, Vol. 49, Issue 1, pp. 56-66.
Externí odkaz:
http://www.emeraldinsight.com/doi/10.1108/CW-07-2021-0199
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Sang, Yingjun1 (AUTHOR), Peng, Kang1 (AUTHOR), Ding, Zhijie1 (AUTHOR), Zhang, Yihang1 (AUTHOR), Fan, Yuanyuan2 (AUTHOR)
Publikováno v:
Mechanics of Advanced Materials & Structures. 2022, Vol. 29 Issue 25, p3595-3601. 7p.
Autor:
Sang, Yingjun1 (AUTHOR), Fan, Yuanyuan2 (AUTHOR), Wang, Fangxiu1 (AUTHOR), Zhang, Xiaoxin1 (AUTHOR), Yang, Yan1 (AUTHOR), Zhang, Ming1 (AUTHOR)
Publikováno v:
Mechanics of Advanced Materials & Structures. 2022, Vol. 29 Issue 24, p3588-3594. 7p.
Publikováno v:
Automatic Control and Computer Sciences. 55:534-545
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::fc7a101c688a34602c7dcd319bb18adb
https://doi.org/10.3103/s0146411621060080
https://doi.org/10.3103/s0146411621060080
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part O: Journal of Risk and Reliability. 231:164-171
The fault diagnosis of hydro-turbine governing system is important to the operation of the hydropower station and the stability of the power grid. In order to improve the diagnostic accuracy and efficiency, a novel fault diagnosis method based on non
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::d64e5e8646bc60d16d26043afca0e161
https://doi.org/10.1177/1748006x16689407
https://doi.org/10.1177/1748006x16689407