Feature extraction-based method for voltage sag source location in the context of smart grids (2017)
- Authors:
- USP affiliated authors: SILVA, IVAN NUNES DA - EESC ; BORGES, FÁBBIO ANDERSON SILVA - EESC
- Unidade: EESC
- DOI: 10.1007/978-3-319-62410-5_9
- Subjects: ENERGIA ELÉTRICA; REDES DE DISTRIBUIÇÃO DE ENERGIA ELÉTRICA; ALGORITMOS
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Conference titles: International Conference Distributed Computing and Artificial Intelligence
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: closed
-
ABNT
BORGES, Fábbio Anderson Silva e SILVA, Ivan Nunes da e FERNANDES, Ricardo A. S. Feature extraction-based method for voltage sag source location in the context of smart grids. 2017, Anais.. Cham: Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, 2017. Disponível em: http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-62410-5_9. Acesso em: 10 jan. 2026. -
APA
Borges, F. A. S., Silva, I. N. da, & Fernandes, R. A. S. (2017). Feature extraction-based method for voltage sag source location in the context of smart grids. In Advances in Intelligent Systems and Computing -AISC. Cham: Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo. doi:10.1007/978-3-319-62410-5_9 -
NLM
Borges FAS, Silva IN da, Fernandes RAS. Feature extraction-based method for voltage sag source location in the context of smart grids [Internet]. Advances in Intelligent Systems and Computing -AISC. 2017 ;[citado 2026 jan. 10 ] Available from: http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-62410-5_9 -
Vancouver
Borges FAS, Silva IN da, Fernandes RAS. Feature extraction-based method for voltage sag source location in the context of smart grids [Internet]. Advances in Intelligent Systems and Computing -AISC. 2017 ;[citado 2026 jan. 10 ] Available from: http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-62410-5_9 - Data analytics method based on feature extraction for voltage sag source location
- Classification of power quality disturbances using forest algorithm
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- Diodos emissores de luz dimensionados por arquiteturas neuro-fuzzy
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Informações sobre o DOI: 10.1007/978-3-319-62410-5_9 (Fonte: oaDOI API)
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sysno 3187924_trabalho 10... |
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