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State monitoring and fault detection for convolutional neural network integrated energy systems

Yan Li

Yan Li

Zaozhuang Power Supply Company of State Grid Shandong Electric Power CompanyZaozhuang, China
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Li, Yan
, 
Guoliang Li

Guoliang Li

Zaozhuang Power Supply Company of State Grid Shandong Electric Power CompanyZaozhuang, China
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Li, Guoliang
, 
Yujiao Liu

Yujiao Liu

Zaozhuang Power Supply Company of State Grid Shandong Electric Power CompanyZaozhuang, China
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Liu, Yujiao
, 
Ruiqi Wang

Ruiqi Wang

State Grid Shandong Integrated Energy Service Co., LtdJinan, China
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Wang, Ruiqi
 und 
Qingqing Chi

Qingqing Chi

State Grid Shandong Integrated Energy Service Co., LtdJinan, China
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Chi, Qingqing
  
17. Okt. 2023
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Online veröffentlicht: 17. Okt. 2023
Eingereicht: 04. Jan. 2023
Akzeptiert: 27. Apr. 2023
DOI: https://doi.org/10.2478/amns.2023.2.00699
Schlüsselwörter
© 2023 Yan Li et al., published by Sciendo
This work is licensed under the Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Li, Yan
Zaozhuang Power Supply Company of State Grid Shandong Electric Power CompanyZaozhuang, China
Li, Guoliang
Zaozhuang Power Supply Company of State Grid Shandong Electric Power CompanyZaozhuang, China
Liu, Yujiao
Zaozhuang Power Supply Company of State Grid Shandong Electric Power CompanyZaozhuang, China
Wang, Ruiqi
State Grid Shandong Integrated Energy Service Co., LtdJinan, China
Chi, Qingqing
State Grid Shandong Integrated Energy Service Co., LtdJinan, China
Sprache:
Englisch
Zeitrahmen der Veröffentlichung:
1 Hefte pro Jahr
Fachgebiete der Zeitschrift:
Biologie, Biologie, andere, Mathematik, Angewandte Mathematik, Mathematik, Allgemeines, Physik, Physik, andere
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