Day-ahead probabilistic photovoltaic power forecasting models based on quantile regression neural networks

  1. Fernandez-Jimenez, L.A.
  2. Terreros-Olarte, S.
  3. Mendoza-Villena, M.
  4. Garcia-Garrido, E.
  5. Zorzano-Alba, E.
  6. Lara-Santillan, P.M.
  7. Zorzano-Santamaria, P.J.
  8. Falces, A.
Actas:
Proceedings - 2017 European Conference on Electrical Engineering and Computer Science, EECS 2017

ISBN: 9781538620854

Año de publicación: 2018

Páginas: 289-294

Tipo: Aportación congreso

DOI: 10.1109/EECS.2017.60 GOOGLE SCHOLAR
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