文献
J-GLOBAL ID:202002289481349598
整理番号:20A0441002
LSTMベースのディープニューラルネットワークを用いた電力システム動的署名の学習:ニューヨーク州グリッドに関するプロトタイプ研究【JST・京大機械翻訳】
Learning Power System Dynamic Signatures using LSTM-Based Deep Neural Network: A Prototype Study on the New York State Grid
著者 (4件):
Mukherjee Sayak
(NSF FREEDM Engineering Research Center, North Carolina State University,Raleigh,NC,USA,27606)
,
Darvishi Atena
(New York Power Authority,White Plains,NY,USA,10601)
,
Chakrabortty Aranya
(NSF FREEDM Engineering Research Center, North Carolina State University,Raleigh,NC,USA,27606)
,
Fardanesh Bruce
(New York Power Authority,White Plains,NY,USA,10601)
資料名:
IEEE Conference Proceedings
(IEEE Conference Proceedings)
巻:
2019
号:
PESGM
ページ:
1-5
発行年:
2019年
JST資料番号:
W2441A
資料種別:
会議録 (C)
記事区分:
原著論文
発行国:
アメリカ合衆国 (USA)
言語:
英語 (EN)