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    Classification of Highly Imbalanced Supervisory Control and Data Acquisition Data for Fault Detection of Wind Turbine Generators.
    Maldonado-Correa, Jorge ; Valdiviezo-Condolo, Marcelo ; et al.
    In: Energies (19961073), Jg. 17 (2024-04-01), Heft 7, S. 1590-1609
    Online academicJournal
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    A dynamic threshold method for wind turbine fault detection based on spatial-temporal neural network.
    Zhang, Yan ; Han, Yinghua ; et al.
    In: Journal of Renewable & Sustainable Energy, Jg. 14 (2022-09-01), Heft 5, S. 1-13
    Online academicJournal
    Zugriff:
    Full Text Finder (Volltext)
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    Implementation of a power supervisory for hybrid power system.
    Ben Ali, Rim ; Bousselmi, Souha ; et al.
    In: Energy Sources Part A: Recovery, Utilization & Environmental Effects, Jg. 44 (2022), Heft 1, S. 2169-2185
    academicJournal
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    A new integrated analytics approach for wind turbine fault detection using wavelet, RLS filter and random forest.
    Qin, Shiyao ; Zhang, Mengzhou ; et al.
    In: Energy Sources Part A: Recovery, Utilization & Environmental Effects, Jg. 45 (2023-02-01), Heft 3, S. 8285-8300
    academicJournal
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    A Short-Term Outage Model of Wind Turbines with Doubly Fed Induction Generators Based on Supervisory Control and Data Acquisition Data.
    Sun, Peng ; Li, Jian ; et al.
    In: Energies (19961073), Jg. 9 (2016-11-01), Heft 11, S. 882-902
    Online academicJournal
    Zugriff:
    Volltext (PDF)
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    Condition Monitoring of Wind Turbine Main Bearing Based on Multivariate Time Series Forecasting.
    Xiao, Xiaocong ; Liu, Jianxun ; et al.
    In: Energies (19961073), Jg. 15 (2022-03-01), Heft 5, S. 1951-1951
    Online academicJournal
    Zugriff:
    Volltext (PDF)
    Siehe Detailanzeige für Volltext
    Wie komme ich dran?
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