Article (Scientific journals)
Machine Learning Techniques for Improving Self-Consumption in Renewable Energy Communities
De Grève, Zacharie; Bottieau, Jérémie; Vangulick (ORES), David et al.
2020In Energies, 13 (18), p. 4892-4909
Peer Reviewed verified by ORBi
 

Files


Full Text
energies-13-04892.pdf
Publisher postprint (1.63 MB)
Download

All documents in ORBi UMONS are protected by a user license.

Send to



Details



Disciplines :
Electrical & electronics engineering
Author, co-author :
De Grève, Zacharie ;  Université de Mons > Faculté Polytechnique > Service du Doyen de la Faculté Polytechnique ; Université de Mons > Faculté Polytechnique > Service de Génie Electrique
Bottieau, Jérémie  ;  Université de Mons > Faculté Polytechnique > Service de Génie Electrique
Vangulick (ORES), David
Wautier, Aurélien
Dapoz, Pierre-David
Arrigo, Adriano ;  Université de Mons > Faculté Polytechnique > Service de Génie Electrique
Toubeau, Jean-François  ;  Université de Mons > Faculté Polytechnique > Service de Génie Electrique
Vallée, François  ;  Université de Mons > Faculté Polytechnique > Service de Génie Electrique
Language :
English
Title :
Machine Learning Techniques for Improving Self-Consumption in Renewable Energy Communities
Publication date :
18 September 2020
Journal title :
Energies
ISSN :
1996-1073
Publisher :
Multidisciplinary Digital Publishing Institute (MDPI), Switzerland
Volume :
13
Issue :
18
Pages :
4892-4909
Peer reviewed :
Peer Reviewed verified by ORBi
Research unit :
F101 - Génie Electrique
Research institute :
R200 - Institut de Recherche en Energie
Available on ORBi UMONS :
since 18 September 2020

Statistics


Number of views
1 (0 by UMONS)
Number of downloads
16 (0 by UMONS)

Scopus citations®
 
23
Scopus citations®
without self-citations
21

Bibliography


Similar publications



Contact ORBi UMONS