Energía sostenible y análisis exergético en parques eólicos marinos utilizando aprendizaje automático: una revisión sistemática
Autores: Soltani Motlagh, Hamid Reza; Issa-Zadeh, Seyed Behbood; Kalifullah, Abdul Hameed; Colak, Arife Tugsan Isiacik; Zoolfakar, Md Redzuan
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2025
Acceso abierto
Artículo científico
2025
Energía sostenible y análisis exergético en parques eólicos marinos utilizando aprendizaje automático: una revisión sistemática
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería General
Palabras clave
Desarrollo
Optimización
Energía sostenible
Análisis exergético
Aprendizaje automático
Parques eólicos marinos
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 25
Citaciones: Sin citaciones
Esta revisión de literatura examina críticamente el desarrollo y la optimización de software de análisis de energía sostenible y exergía específicamente diseñado para parques eólicos marinos, enfatizando el papel transformador del aprendizaje automático (ML) en la superación de desafíos operativos.
Descripción
Esta revisión de literatura examina críticamente el desarrollo y la optimización de software de análisis de energía sostenible y exergía específicamente diseñado para parques eólicos marinos, enfatizando el papel transformador del aprendizaje automático (ML) en la superación de desafíos operativos.