Vortrag: Energy forecasting based on predictive data mining techniques in smar...

Stammdaten
Titel: Energy forecasting based on predictive data mining techniques in smart energy grids
Beschreibung:
Schlagworte:
Typ: Angemeldeter Vortrag
Homepage: -
Veranstaltung: 3rd International Summer School on Deep Learning, DeepLearn 2019 (Warsaw)
Datum: 25.07.2019
Vortragsstatus: stattgefunden (Präsenz)

Beteiligte
Ekanki Sharma
Ekanki.Sharma@aau.at
Forschungsaktivitäten
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(intern)
  • Vortragende/r

Zuordnung
Organisation Adresse
Fakultät für Technische Wissenschaften
  Institut für Vernetzte und Eingebettete Systeme
Universitätsstraße 65-67
9020 Klagenfurt am Wörthersee
Österreich
  -993640
   kornelia.lienbacher@aau.at
https://nes.aau.at/
zur Organisation
Universitätsstraße 65-67
AT - 9020  Klagenfurt am Wörthersee

Kategorisierung
Sachgebiete
  • 211908 - Energieforschung
  • 2020 - Elektrotechnik, Elektronik, Informationstechnik
  • 207106 - Erneuerbare Energie
Forschungscluster
  • Energiemanagement und -technik
Vortragsfokus
  • Science to Science (Qualitätsindikator: n.a.)
Klassifikationsraster der zugeordneten Organisationseinheiten:
TeilnehmerInnenkreis
  • Überwiegend international
Publiziert?
  • Nein
Arbeitsgruppen
  • Smart Grids Group

Kooperationen
Keine Partnerorganisation ausgewählt