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A real-time machine learning-based methodology for short-term frequency nadir prediction in low-inertia power systems

Jiménez-Navarro, Manuel Jesús ; Riquelme-Dominguez, Jose Miguel; Carranza-García, Manuel; González-Longatt, Francisco M.

Tipo: Artículo
Año de Publicación: 2025
Volumen: 626
Número de artículo: 129583
Fuente Nº Citas Fecha Actualización
scopus124-05-2025
wos125-05-2025
Dimensions
PlumX
Altmetric

Año: 2023

Journal Impact Factor (JIF): 5.50

CategoríaEdiciónPosiciónCuartilTercilDecil
COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCESCIE42/197Q1T1D3

Año: 2023

Journal Citation Indicator (JCI): 1,000

CategoríaPosiciónCuartilTercilDecilPercentil
COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE54/198Q2T1D372,98

Año:

2023

CiteScore:

13,100

CategoríaPosiciónCuartilTercilDecil
Cognitive Neuroscience5/115Q1T1D1
Computer Science Applications56/817Q1T1D1
Artificial Intelligence41/350Q1T1D2

SJR año:

2023

Factor de Impacto:

1,815

CategoríaPosiciónCuartilTercilDecil
Cognitive Neuroscience10/110Q1T1D1
Computer Science Applications69/785Q1T1D1
Artificial Intelligence44/312Q1T1D2
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Agencia Código de Proyecto
Ministry for Digital Transformation2021/C005/00144832
Public Service, Government of Spain, within the Recovery, Transformation and Resilience Plan-
Nota: los datos sobre financiación provienen de la WOS