Frank Hellmann

La recherche explore comment la structure du réseau est liée à la stabilité en utilisant des méthodes avancées.

Analyser les impacts des énergies renouvelables sur la stabilité du réseau électrique en utilisant des techniques d'apprentissage machine.

Les DBGNN améliorent la circulation de l'info et les capacités de prédiction en apprentissage automatique.

Une nouvelle méthode pour modéliser la dynamique des onduleurs pour une intégration stable des énergies renouvelables.

Un aperçu des réseaux adaptatifs et leur rôle dans la stabilité des systèmes.

Apprends sur la stabilité en petit signal et son importance dans les réseaux électriques modernes.

Des méthodes innovantes simplifient la dynamique complexe du réseau électrique pour une meilleure gestion de l'énergie.