An explainable AI framework for robust and transparent data-driven wind turbine power curve models

Author:

Letzgus SimonORCID,Müller Klaus-Robert

Publisher

Elsevier BV

Subject

Artificial Intelligence,General Energy,Engineering (miscellaneous)

Reference73 articles.

1. CO2 and greenhouse gas emissions;Ritchie;Our World Data,2020

2. GWEC— global wind report 2022;Council,2022

3. The importance of atmospheric turbulence and stability in machine-learning models of wind farm power production;Optis;Renew Sustain Energy Rev,2019

4. Using atmospheric inputs for artificial neural networks to improve wind turbine power prediction;Nielson;Energy,2020

5. On-line monitoring of power curves;Kusiak;Renew Energy,2009

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