Algoritmo de red neuronal con aprendizaje por refuerzo para la optimización tecnoeconómica de microredes
Autores: Hussein Farh, Hassan M.
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Algoritmo de red neuronal con aprendizaje por refuerzo para la optimización tecnoeconómica de microredes
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Sistemas de energía híbrida
áreas remotas
Energía renovable
Optimización
Algoritmo de red neuronal
Sistemas de energía fuera de la red
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 33
Citaciones: Sin citaciones
Los sistemas de energía híbrida (HESs) están ganando prominencia como una solución práctica para alimentar áreas remotas y rurales, superando las limitaciones de los métodos convencionales de generación de energía y ofreciendo una combinación de beneficios técnicos y económicos.
Descripción
Los sistemas de energía híbrida (HESs) están ganando prominencia como una solución práctica para alimentar áreas remotas y rurales, superando las limitaciones de los métodos convencionales de generación de energía y ofreciendo una combinación de beneficios técnicos y económicos.