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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
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Qingqing Chi

Qingqing Chi

State Grid Shandong Integrated Energy Service Co., LtdJinan, China
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Chi, Qingqing
  
17 ott 2023
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Pubblicato online: 17 ott 2023
Ricevuto: 04 gen 2023
Accettato: 27 apr 2023
DOI: https://doi.org/10.2478/amns.2023.2.00699
Parole chiave
© 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
Lingua:
Inglese
Frequenza di pubblicazione:
1 volte all'anno
Argomenti della rivista:
Scienze biologiche, Scienze della vita, altro, Matematica, Matematica applicata, Matematica generale, Fisica, Fisica, altro
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