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Detalhes Referência

Tipo
Artigos em Revista

Tipo de Documento
Artigo Completo

Título
An artificial neural network to assess the impact of neighbouring photovoltaic systems in power forecasting in Utrecht, the Netherlands

Participantes na publicação
A.G.R. Vaz (Author)
B. Elsinga (Author)
W.G.J.H.M. van Sark (Author)
M.C. Brito (Author)
Dep. Engenharia Geográfica, Geofísica e Energia
IDL

Data de Publicação
2016-01-00

Suporte
Renewable Energy

Identificadores da Publicação
ISSN - 0960-1481

Editora
Elsevier BV

Volume
85

Página Inicial
631
Página Final
641

Identificadores do Documento
DOI - https://doi.org/10.1016/j.renene.2015.06.061
URL - http://dx.doi.org/10.1016/j.renene.2015.06.061

Identificadores de Qualidade
SCIMAGO Q1 (2016) - 1.661 - Renewable Energy, Sustainability and the Environment


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APA
A.G.R. Vaz, B. Elsinga, W.G.J.H.M. van Sark, M.C. Brito, (2016). An artificial neural network to assess the impact of neighbouring photovoltaic systems in power forecasting in Utrecht, the Netherlands. Renewable Energy, 85, 631-641. ISSN 0960-1481. eISSN . http://dx.doi.org/10.1016/j.renene.2015.06.061

IEEE
A.G.R. Vaz, B. Elsinga, W.G.J.H.M. van Sark, M.C. Brito, "An artificial neural network to assess the impact of neighbouring photovoltaic systems in power forecasting in Utrecht, the Netherlands" in Renewable Energy, vol. 85, pp. 631-641, 2016. 10.1016/j.renene.2015.06.061

BIBTEX
@article{39111, author = {A.G.R. Vaz and B. Elsinga and W.G.J.H.M. van Sark and M.C. Brito}, title = {An artificial neural network to assess the impact of neighbouring photovoltaic systems in power forecasting in Utrecht, the Netherlands}, journal = {Renewable Energy}, year = 2016, pages = {631-641}, volume = 85 }