1.
Mayer, Martin János ✉ ; Yang, Dazhi ; Szintai, Balázs
Comparing global and regional downscaled NWP models for irradiance and photovoltaic power forecasting: ECMWF versus AROME
APPLIED ENERGY 352 p. 121958 Paper: 121958 (2023)
DOI Egyéb URL
Közlemény:34153416 Nyilvános Forrás Folyóiratcikk (Szakcikk ) Tudományos
Szakcikk (Folyóiratcikk) | Tudományos[34153416] [Nyilvános]
2.
Molnárné Dőry, Zsófia ; Mayer, Martin János
Megújuló energia laboratórium és a kapcsolódó kutatások az Energetikai Gépek és Rendszerek Tanszéken
ENERGIAGAZDÁLKODÁS 64 : különszám pp. 28-34. , 7 p. (2023)
Közlemény:34023967 Nyilvános Forrás Folyóiratcikk (Ismertetés ) Tudományos
Ismertetés (Folyóiratcikk) | Tudományos[34023967] [Nyilvános]
3.
Markovics, Dávid ; Mayer, Martin János
Villamosenergia-rendszer frekvenciaszabályozásának fejlesztése gépi tanulással
ENERGIAGAZDÁLKODÁS 64 : Klenen különszám pp. 67-72. , 6 p. (2023)
Közlemény:33978773 Nyilvános Forrás Folyóiratcikk (Konferenciaközlemény ) Tudományos
Konferenciaközlemény (Folyóiratcikk) | Tudományos[33978773] [Nyilvános]
4.
Liu, Bai ; Yang, Dazhi ; Mayer, Martin János ; Coimbra, Carlos F.M. ; Kleissl, Jan ; Kay, Merlinde ; Wang, Wenting ; Bright, Jamie M. ; Xia, Xiang’ao ; Lv, Xin et al.
Predictability and forecast skill of solar irradiance over the contiguous United States
RENEWABLE & SUSTAINABLE ENERGY REVIEWS 182 Paper: 113359 (2023)
DOI WoS Scopus Egyéb URL
Közlemény:33930323 Nyilvános Forrás Folyóiratcikk (Szakcikk ) Tudományos
Szakcikk (Folyóiratcikk) | Tudományos[33930323] [Nyilvános]
5.
Mayer, Martin János ✉ ; Biró, Bence ; Szücs, Botond ; Aszódi, Attila
Probabilistic modeling of future electricity systems with high renewable energy penetration using machine learning
APPLIED ENERGY 336 Paper: 120801 , 23 p. (2023)
DOI Kiadónál WoS REAL Scopus
Közlemény:33638869 Egyeztetett Forrás Idéző Folyóiratcikk (Szakcikk ) Tudományos
Nyilvános idéző összesen: 2 | Független: 2 | Függő: 0 | Nem jelölt: 0 | DOI jelölt: 2
Szakcikk (Folyóiratcikk) | Tudományos[33638869] [Egyeztetett]
Nyilvános idéző összesen: 2, Független: 2, Függő: 0, Nem jelölt: 0
6.
Mayer, Martin János ✉ ; Yang, Dazhi
Pairing ensemble numerical weather prediction with ensemble physical model chain for probabilistic photovoltaic power forecasting
RENEWABLE & SUSTAINABLE ENERGY REVIEWS 175 Paper: 113171 (2023)
DOI WoS REAL Scopus Egyéb URL
Közlemény:33583037 Nyilvános Forrás Idéző Folyóiratcikk (Szakcikk ) Tudományos
Szakcikk (Folyóiratcikk) | Tudományos[33583037] [Nyilvános]
7.
Mayer, Martin János ✉ ; Yang, Dazhi
Calibration of deterministic NWP forecasts and its impact on verification
INTERNATIONAL JOURNAL OF FORECASTING 39 : 2 pp. 981-991. , 11 p. (2023)
DOI WoS Scopus Egyéb URL
Közlemény:32897019 Egyeztetett Forrás Idéző Folyóiratcikk (Szakcikk ) Tudományos
Nyilvános idéző összesen: 6 | Független: 0 | Függő: 6 | Nem jelölt: 0 | WoS jelölt: 6 | Scopus jelölt: 6 | WoS/Scopus jelölt: 6 | DOI jelölt: 6
Szakcikk (Folyóiratcikk) | Tudományos[32897019] [Egyeztetett]
Nyilvános idéző összesen: 6, Független: 0, Függő: 6, Nem jelölt: 0
8.
Markovics, D. ✉ ; Mayer, M. J.
Investigating the effect of training time for machine learning based photovoltaic power forecasting
In: IEEE - IEEE (szerk.) 2022 8th International Youth Conference on Energy (IYCE)
Piscataway (NJ), Amerikai Egyesült Államok : IEEE (2022) Paper: 9857544 , 7 p.
DOI WorldCat Scopus Teljes dokumentum
Közlemény:33113360 Egyeztetett Forrás Könyvrészlet (Konferenciaközlemény ) Tudományos
Konferenciaközlemény (Könyvrészlet) | Tudományos[33113360] [Egyeztetett]
9.
Mayer, Martin János ✉ ; Yang, Dazhi
Probabilistic photovoltaic power forecasting using a calibrated ensemble of model chains
RENEWABLE & SUSTAINABLE ENERGY REVIEWS 168 Paper: 112821 , 10 p. (2022)
DOI WoS Scopus Egyéb URL
Közlemény:33049635 Egyeztetett Forrás Idéző Folyóiratcikk (Szakcikk ) Tudományos
Nyilvános idéző összesen: 2 | Független: 1 | Függő: 1 | Nem jelölt: 0 | WoS jelölt: 2 | Scopus jelölt: 1 | WoS/Scopus jelölt: 2 | DOI jelölt: 2
Szakcikk (Folyóiratcikk) | Tudományos[33049635] [Egyeztetett]
Nyilvános idéző összesen: 2, Független: 1, Függő: 1, Nem jelölt: 0
10.
Mayer, Martin János ✉
Benefits of physical and machine learning hybridization for photovoltaic power forecasting
RENEWABLE & SUSTAINABLE ENERGY REVIEWS 168 Paper: 112772 , 17 p. (2022)
DOI WoS Scopus Egyéb URL
Közlemény:32950812 Egyeztetett Forrás Idéző Folyóiratcikk (Szakcikk ) Tudományos
Nyilvános idéző összesen: 6 | Független: 4 | Függő: 2 | Nem jelölt: 0 | WoS jelölt: 6 | Scopus jelölt: 3 | WoS/Scopus jelölt: 6 | DOI jelölt: 6
Szakcikk (Folyóiratcikk) | Tudományos[32950812] [Egyeztetett]
Nyilvános idéző összesen: 6, Független: 4, Függő: 2, Nem jelölt: 0
2023-09-26 00:37