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Data-driven mean-variability optimization of PV portfolios with automatic differentiation

Zech, Matthias und von Bremen, Lueder (2023) Data-driven mean-variability optimization of PV portfolios with automatic differentiation. In: International Conference on Learning Representations, ICLR 2023. ICLR 2023, tackling climate change with machine learning, 2023-05-04, Kigali, Ruanda.

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elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/199916/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Poster)
Titel:Data-driven mean-variability optimization of PV portfolios with automatic differentiation
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Zech, MatthiasMatthias.Zech (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-4420-5238NICHT SPEZIFIZIERT
von Bremen, Luederlueder.von.bremen (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-7072-0738NICHT SPEZIFIZIERT
Datum:2023
Erschienen in:International Conference on Learning Representations, ICLR 2023
Referierte Publikation:Nein
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Machine Learning, variability, PV
Veranstaltungstitel:ICLR 2023, tackling climate change with machine learning
Veranstaltungsort:Kigali, Ruanda
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsdatum:4 Mai 2023
HGF - Forschungsbereich:Energie
HGF - Programm:Energiesystemdesign
HGF - Programmthema:Energiesystemtransformation
DLR - Schwerpunkt:Energie
DLR - Forschungsgebiet:E SY - Energiesystemtechnologie und -analyse
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):E - Systemanalyse und Technologiebewertung
Standort: Oldenburg
Institute & Einrichtungen:Institut für Vernetzte Energiesysteme > Energiesystemanalyse, OL
Hinterlegt von: Zech, Matthias
Hinterlegt am:29 Nov 2023 11:55
Letzte Änderung:11 Jul 2024 14:22

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