Zobrazeno 1 - 10
of 20
pro vyhledávání: '"standard load profiles"'
Publikováno v:
Energy Conversion and Management: X, Vol 10, Iss , Pp 100085- (2021)
An accurate method to predict annual heat load profiles is fundamental to many studies, e.g., preliminary design or potential studies on renewable heating systems. This study presents a method to predict annual heat load profiles with a daily resolut
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/7130f6acbdec4e31b646a8b5e28e64e6
Publikováno v:
Applied Sciences, Vol 12, Iss 6, p 3187 (2022)
Distribution system state estimation (DSSE) is a valuable step for DSOs toward tackling the challenges of transitioning to a more sustainable energy system and the evolution and proliferation of electric cars and power electronic devices. However, on
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/00983c29b5c84bc09129444f64e8e576
Autor:
Thomas Steens, Jan-Simon Telle, Benedikt Hanke, Karsten von Maydell, Carsten Agert, Gian-Luca Di Modica, Bernd Engel, Matthias Grottke
Publikováno v:
Energies, Vol 14, Iss 12, p 3576 (2021)
Load-forecasting problems have already been widely addressed with different approaches, granularities and objectives. Recent studies focused not only on deep learning methods but also on forecasting loads on single building level. This study aims to
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/0d2f9b4b81744896a9138cb5ecff3dd5
Autor:
Best, Isabelle
Erstellt u. a. im Rahmen der Forschungs- und Entwicklungsprojekte: „Verbundvorhaben: Geosolare Nahwärmeversorgung für die Siedlung ‚Zum Feldlager‘“ (FKZ: 03ET1336C) im Rahmen des Förderkonzeptes „Energieeffiziente Stadt (EnEff:Stadt)" ge
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::88cf90cef4feb58bdb9c87daf9e33abb
Publikováno v:
Energy Conversion and Management: X, Vol 10, Iss, Pp 100085-(2021)
This is the preprint version of the article "Annual industrial and commercial heat load profiles: modeling based on k-Means clustering and regression analysis". Date: 19/03/2021.
This work was supported by the German Federal Ministry for Economi
This work was supported by the German Federal Ministry for Economi
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::39380121721af84855f7daa7542a2b42
http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2590174521000106
http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2590174521000106
Autor:
Steens, Thomas, Telle, Jan-Simon, Hanke, Benedikt, Maydell, Karsten von, Agert, Carsten, Di Modica, Gian-Luca, Engel, Bernd, Grottke, Matthias
Publikováno v:
Energies, Vol 14, Iss 3576, p 3576 (2021)
Energies
Volume 14
Issue 12
Energies
Volume 14
Issue 12
Load-forecasting problems have already been widely addressed with different approaches, granularities and objectives. Recent studies focused not only on deep learning methods but also on forecasting loads on single building level. This study aims to
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::414f5c1af2ed2a42999debba318819ad
https://www.mdpi.com/1996-1073/14/12/3576
https://www.mdpi.com/1996-1073/14/12/3576
Autor:
Seim, Stephan, Ruedt, Daniel, Wu, Qi, Held, Maike, Verwiebe, Paul, Mueller-Kirchenbauer, Joachim
This dataset holds the subsector specific electricity load profiles (German: Branchenlastprofile) of 32 industrial and commercial subsectors in Germany. As a result of the research project DemandRegio, the subsector load profiles are derived from a l
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::219b42b2990088620a152cc2d3e5acbc
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.
Conference
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.