Multiple households very short-term load forecasting using bayesian networks (2020)
- Authors:
- USP affiliated authors: LONDON JUNIOR, JOAO BOSCO AUGUSTO - EESC ; MACIEL, CARLOS DIAS - EESC ; MASSIGNAN, JÚLIO AUGUSTO DRUZINA - EESC ; SANTOS, TALYSSON MANOEL DE OLIVEIRA - EESC
- Unidade: EESC
- DOI: 10.1016/j.epsr.2020.106733
- Subjects: POTENCIAL ELÉTRICO; ENERGIA ELÉTRICA; INFERÊNCIA BAYESIANA; ENGENHARIA ELÉTRICA
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher place: Amsterdam, Netherlands
- Date published: 2020
- Source:
- Título: Electric Power Systems Research
- ISSN: 0378-7796
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 189, Article number 106733, p. 1-7, Dec. 2020
- Status:
- Artigo possui versão em acesso aberto em repositório (Green Open Access)
- Versão do Documento:
- Versão submetida (Pré-print)
- Acessar versão aberta:
-
ABNT
BESSANI, Michel et al. Multiple households very short-term load forecasting using bayesian networks. Electric Power Systems Research, v. 189, p. 1-7, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.epsr.2020.106733. Acesso em: 01 abr. 2026. -
APA
Bessani, M., Massignan, J. A. D., Santos, T. M. de O., London Junior, J. B. A., & Maciel, C. D. (2020). Multiple households very short-term load forecasting using bayesian networks. Electric Power Systems Research, 189, 1-7. doi:10.1016/j.epsr.2020.106733 -
NLM
Bessani M, Massignan JAD, Santos TM de O, London Junior JBA, Maciel CD. Multiple households very short-term load forecasting using bayesian networks [Internet]. Electric Power Systems Research. 2020 ; 189 1-7.[citado 2026 abr. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.epsr.2020.106733 -
Vancouver
Bessani M, Massignan JAD, Santos TM de O, London Junior JBA, Maciel CD. Multiple households very short-term load forecasting using bayesian networks [Internet]. Electric Power Systems Research. 2020 ; 189 1-7.[citado 2026 abr. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.epsr.2020.106733 - PMUs and SCADA measurements in power system state estimation through bayesian inference
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| Tipo | Nome | Link | |
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1-s2.0-S0378779620305368-... |
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