Filtry
wszystkich: 92
Najlepsze wyniki w katalogu: Potencjał Badawczy Pokaż wszystkie wyniki (73)
Wyniki wyszukiwania dla: POWER NETWORKS
-
Katedra Elektrotechniki, Systemów Sterowania i Informatyki
Potencjał BadawczyW Katedrze Elektrotechniki, Systemów Sterowania i Informatyki prowadzone są badania w tematyce podstaw elektrotechniki, zaawansowanych systemów sterowania, prototypowania dedykowanych rozwiązań sprzętowych w FPGA. Prowadzone badania skupiają się również na wykorzystaniu zaawansowanych technik analizy komputerowej w systemach sterowania oraz elektrotechniki.
-
Zespół Teleinformatyki
Potencjał BadawczyDziałalność dydaktyczna katedry związana jest z teorią informacji, metodami probabilistycznymi, statystyką matematyczną oraz szeroką gamą przedmiotów z obszaru organizacji pracy , oceny wydajności, zarządzania i projektowania sieci komputerowych. Katedra prowadzi w tym obszarze specjalność Sieci Komputerowe - oferowaną dla studentów kierunku Informatyka.* projektowania i oceny efektywności przewodowych i bezprzewodowych sieci LAN,...
-
Katedra Energoelektroniki i Maszyn Elektrycznych
Potencjał Badawczy* Modelowania, projektowania i symulacji przekształtników energoelektronicznych * Sterowania i diagnostyki przekształtników energoelektronicznych * Kompatybilności elektromagnetycznej przekształtników i regulowanych napędów elektrycznych * Jakości energii elektrycznej * Modelowania, projektowania i diagnostyki maszyn elektrycznych i transformatorów * Projektowania czujników i silników piezoelektrycznych * Technik CAD i CAE dla...
Najlepsze wyniki w katalogu: Oferta Biznesowa Pokaż wszystkie wyniki (19)
Wyniki wyszukiwania dla: POWER NETWORKS
-
Laboratorium Badawcze 2-3
Oferta BiznesowaObliczenia komputerowe wymagające dużych mocy obliczeniowych z wykorzystaniem oprogramowania typu: Matlab, Tomlab, Gams, Apros.
-
Superkomputer Tryton
Oferta BiznesowaObliczenia dużej skali, Wirtualna infrastruktura w chmurze (IaaS), Analiza danych (big data)
-
Laboratorium Analiz Pracy Systemów Elektroenergetycznych
Oferta BiznesowaModelowanie i analiza stanów pracy systemu elektroenergetycznego, w oparciu o specjalistyczne oprogramowanie
Pozostałe wyniki Pokaż wszystkie wyniki (604)
Wyniki wyszukiwania dla: POWER NETWORKS
-
Voltage and Current Unbalance Reduction in Power Networks with Distributed Generation and Electric Vehicles
PublikacjaThe current development of prosumer microsources and the expected spread of electric vehicles may cause the appearance of significant current and voltage unbalance in low-voltage (LV) networks. This unbalance, which is an unfavorable phenomenon, may occur when using single-phase photovoltaic (PV) microsources and single-phase home chargers for electric vehicles. This paper presents a proposal for the symmetrization of the LV network...
-
Interdependence between Power Grids and Communication Networks: A Resilience Perspective
PublikacjaPower network resilience is increasingly dependent on communication networks. Besides traditional generation, power networks need to accommodate increasingly high penetration levels of dispersed micro generation, mostly based on renewable sources, and increasing and challenging demand, such as electric vehicles. At the same time the deployment of enabling technologies throughout the power grid makes available new demand resources...
-
Neural Networks in the Diagnostics Process of Low-Power Solar Plant Devices
Publikacja -
Power Consumption Optimization in 5G/6G mmWave Networks with User Multi-Connectivity
PublikacjaIn the fifth generation (5G) and the upcoming sixth generation (6G) millimeter wave (mmWave) networks, the recent emerging ultra-reliable low-latency (URLLC) applications such as telemedicine and self-driven vehicles require strict availability and reliability requirements. Using user multi-connectivity (i.e., connecting each user to multiple base stations (BSs) simultaneously) has emerged as an efficient solution for providing...
-
An Intelligent Approach to Short-Term Wind Power Prediction Using Deep Neural Networks
PublikacjaIn this paper, an intelligent approach to the Short-Term Wind Power Prediction (STWPP) problem is considered, with the use of various types of Deep Neural Networks (DNNs). The impact of the prediction time horizon length on accuracy, and the influence of temperature on prediction effectiveness have been analyzed. Three types of DNNs have been implemented and tested, including: CNN (Convolutional Neural Networks), GRU (Gated Recurrent...