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    Microgrid F36ault Detection Method Based on Lightweight Gradient Boosting Machine–Neural Network Combined Modeling.
    Lu, Zhiye ; Wang, Lishu ; et al.
    In: Energies (19961073), Jg. 17 (2024-06-01), Heft 11, S. 2699-2717
    Online academicJournal
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    Ensemble Machine Learning Approaches for Prediction of Türkiye's Energy Demand.
    Kayacı Çodur, Merve
    In: Energies (19961073), Jg. 17 (2024), Heft 1, S. 74-98
    Online academicJournal
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    Extreme Gradient Boosting Model for Day-Ahead STLF in National Level Power System: Estonia Case Study.
    Zhao, Qinghe ; Liu, Xinyi ; et al.
    In: Energies (19961073), Jg. 16 (2023-12-15), Heft 24, S. 7962-7990
    Online academicJournal
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    Time Series Analysis and Forecasting of Solar Generation in Spain Using eXtreme Gradient Boosting: A Machine Learning Approach.
    Saigustia, Candra ; Pijarski, Paweł
    In: Energies (19961073), Jg. 16 (2023-11-15), Heft 22, S. 7618-7631
    Online academicJournal
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    Decentralized Smart Grid Stability Modeling with Machine Learning.
    Franović, Borna ; Baressi Šegota, Sandi ; et al.
    In: Energies (19961073), Jg. 16 (2023-11-15), Heft 22, S. 7562-7579
    Online academicJournal
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    Improved Active and Reactive Energy Forecasting Using a Stacking Ensemble Approach: Steel Industry Case Study.
    Mubarak, Hamza ; Sanjari, Mohammad J. ; et al.
    In: Energies (19961073), Jg. 16 (2023-11-01), Heft 21, S. 7252-7283
    Online academicJournal
    Zugriff:
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