Datensatz Zitierlink: 
http://hdl.handle.net/20.500.12708/225540
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Titel: 
AI-Driven Methods for Enhancing Distribution Network Resilience: Optimal Utilization of Existing Capacities Amid Climate Change and Extreme Weather
en
Zitat: 
Wilker, S., Einfalt, A., Benesch, C., Stefan, M., & Prüggler, W. (2025, October 21). AI-Driven Methods for Enhancing Distribution Network Resilience: Optimal Utilization of Existing Capacities Amid Climate Change and Extreme Weather [Conference Presentation]. IEEE PES ISGT (Innovative Smart Grid Technologies) Europe 2025, Valetta, Malta.
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Publikationstyp: 
Vortrag - Konferenz Präsentation
de
Sprache: 
Englisch
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Autor_innen: 
Wilker, Stefan 
Einfalt, Alfred 
Benesch, Claudia 
Stefan, Mark 
Prüggler, Wolfgang 
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Organisations­einheit: 
E384-01 - Forschungsbereich Software-intensive Systems 
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Datum (veröffentlicht): 
21-Okt-2025
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Veranstaltungs­name: 
IEEE PES ISGT (Innovative Smart Grid Technologies) Europe 2025 
en
Veranstaltungs­zeitraum: 
20-Okt-2025 - 23-Okt-2025
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Veranstaltungs­ort: 
Valetta, Malta
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Keywords: 
Climage change; distribution network; ai-driven methods; utilization capacities
en
Projekttitel: 
Klimawandelresistente Energieinfrastruktur durch KI-basierte Anpassung: 905703 (FFG - Österr. Forschungsförderungs- gesellschaft mbH) 
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Forschungs­schwerpunkte: 
Energy Active Buildings, Settlements and Spatial Infrastructures: 50%
Computer Engineering and Software-Intensive Systems: 33%
Climate Neutral, Renewable and Conventional Energy Supply Systems: 17%
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Wissenschafts­zweig: 
2020 - Elektrotechnik, Elektronik, Informationstechnik: 100%
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Enthalten in den Sammlungen:
Presentation

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