Ver Publicación - Prisma - Unidad de Bibliometría

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
scopus218-10-2025
wos219-10-2025
Dimensions
PlumX
Altmetric

Año: 2024

Journal Impact Factor (JIF): 6.50

CategoríaEdiciónPosiciónCuartilTercilDecil
COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCESCIE37/204Q1T1D2

Año: 2024

Journal Citation Indicator (JCI): 1,010

CategoríaPosiciónCuartilTercilDecilPercentil
COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE52/204Q2T1D374,76

Año:

2024

CiteScore:

13,600

CategoríaPosiciónCuartilTercilDecil
Cognitive Neuroscience5/121Q1T1D1
Computer Science Applications64/947Q1T1D1
Artificial Intelligence47/450Q1T1D2

SJR año:

2024

Factor de Impacto:

1,471

CategoríaPosiciónCuartilTercilDecil
Artificial Intelligence54/370Q1T1D2
Cognitive Neuroscience17/120Q1T1D2
Computer Science Applications96/839Q1T1D2
No existen datos para la revista de esta publicación.
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