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Deep ensemble learning-based approach to real-time power system state estimation

机译：基于深度的基于学习的实时电力系统状态估计方法

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Narayan Bhusal; Raj Mani Shukla; Mukesh Gautam; Mohammed Benidris; Shamik Sengupta;
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年度 2021
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1. Deep ensemble learning-based approach to real-time power system state estimation [J] . Bhusal Narayan, Shukla Raj Mani, Gautam Mukesh, International journal of electrical power and energy systems . 2021,第Jula期

机译：基于深度的基于学习的实时电力系统状态估计方法
2. Deep Learning-Based Approach to Fast Power Allocation in SISO SWIPT Systems with a Power-Splitting Scheme [J] . Huynh Thanh Thien, Pham-Viet Tuan, Insoo Koo Applied Sciences . 2020,第10期

机译：基于深入的学习方法，具有功率分裂方案的Siso Swipt系统的快速电力分配方法
3. Deep Reinforcement Learning-Based Approach for Proportional Resonance Power System Stabilizer to Prevent Ultra-Low-Frequency Oscillations [J] . Guozhou Zhang, Weihao Hu, Di Cao, Smart Grid, IEEE Transactions on . 2020,第6期

机译：基于深度加强学习的比例谐振电力系统稳定器方法，防止超低频率振荡
4. Improved Deep Learning-based Approach for Real-time Plant Species Recognition on the Farm [C] . Chung-Liang Chang, Sheng-Cheng Chung International Symposium on Communication Systems, Networks and Digital Signal Processing . 2020

机译：改进的基于深度学习的农场实时植物物种识别方法
5. A Scalable and Low Power Deep Convolutional Neural Network for Multimodal Data Classification in Embedded Real-Time Systems [D] . Jafari, Ali. 2017

机译：用于嵌入式实时系统中的多模式数据分类的可扩展和低功耗的深卷积神经网络
6. Comparison of a Deep Learning-Based Pose Estimation System to Marker-Based and Kinect Systems in Exergaming for Balance Training [O] . Elise Klæbo Vonstad, Xiaomeng Su, Beatrix Vereijken, 2020

机译：基于深度学习的姿态估计系统对基于标记和Kinect系统的平衡训练
7. Sensor placement for real-time dynamic state estimation in power systems: Structural systems approach [O] . Rocha, P, Pequito, S, Kar, S, 2015

机译：电力系统中实时动态状态估计的传感器放置：结构系统方法

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