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  • Tese (Doutorado)

    Dynamic phasor theory of electrical circuits under nonstationary regimens (2025)

    Volpato, Alvaro Augusto; Alberto, Luís Fernando Costa (Orientador)

    Unidade: EESC

    Subjects: SISTEMAS ELÉTRICOS DE POTÊNCIA, SISTEMAS LINEARES

    Acesso à fonteAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      VOLPATO, Alvaro Augusto. Dynamic phasor theory of electrical circuits under nonstationary regimens. 2025. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2025. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18154/tde-16092025-153038/. Acesso em: 08 out. 2025.

    • APA

      Volpato, A. A. (2025). Dynamic phasor theory of electrical circuits under nonstationary regimens (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18154/tde-16092025-153038/

    • NLM

      Volpato AA. Dynamic phasor theory of electrical circuits under nonstationary regimens [Internet]. 2025 ;[citado 2025 out. 08 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18154/tde-16092025-153038/

    • Vancouver

      Volpato AA. Dynamic phasor theory of electrical circuits under nonstationary regimens [Internet]. 2025 ;[citado 2025 out. 08 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18154/tde-16092025-153038/

  • Tese (Doutorado)

    A deep reinforcement learning approach for voltage and frequency control of microgrids with power hardware-in-the-loop validation (2025)

    Barbalho, Pedro Inácio de Nascimento e ; Coury, Denis Vinicius (Orientador)

    Unidade: EESC

    Subjects: APRENDIZAGEM PROFUNDA, SISTEMAS DE CONTROLE, REDES DE DISTRIBUIÇÃO DE ENERGIA ELÉTRICA, RECURSOS ENERGÉTICOS

    Acesso à fonteAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      BARBALHO, Pedro Inácio de Nascimento e. A deep reinforcement learning approach for voltage and frequency control of microgrids with power hardware-in-the-loop validation. 2025. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2025. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18154/tde-10032025-155823/. Acesso em: 08 out. 2025.

    • APA

      Barbalho, P. I. de N. e. (2025). A deep reinforcement learning approach for voltage and frequency control of microgrids with power hardware-in-the-loop validation (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18154/tde-10032025-155823/

    • NLM

      Barbalho PI de N e. A deep reinforcement learning approach for voltage and frequency control of microgrids with power hardware-in-the-loop validation [Internet]. 2025 ;[citado 2025 out. 08 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18154/tde-10032025-155823/

    • Vancouver

      Barbalho PI de N e. A deep reinforcement learning approach for voltage and frequency control of microgrids with power hardware-in-the-loop validation [Internet]. 2025 ;[citado 2025 out. 08 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18154/tde-10032025-155823/
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