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Le informazioni sulla didattica, sulla ricerca e sui compiti istituzionali riportate in questa pagina sono certificate dall'Ateneo; ulteriori informazioni, redatte a cura del docente, sono disponibili sulla pagina web personale e nel curriculum vitae indicati nella scheda.
Informazioni sul docente
DocenteOgliari Emanuele Giovanni Carlo
QualificaRicercatore legge 240/10 - t.det. a tempo pieno
Dipartimento d'afferenzaDipartimento di Energia
Settore Scientifico DisciplinareING-IND/31 - Elettrotecnica
Curriculum Vitae--
OrcIDhttps://orcid.org/0000-0002-2106-0374

Contatti
Orario di ricevimento
DipartimentoPianoUfficioGiornoOrarioTelefonoFaxNote
------VenerdìDalle 17:30
Alle 18:30
----The online access to a free course "Introduction to Python" is offered on DataCamp (www.datacamp.com) for six months (starting from JUNE 2021). Interested students are welcome to email me.
E-mailemanuelegiovanni.ogliari@polimi.it
Pagina web redatta a cura del docente--

Fonte dati: RE.PUBLIC@POLIMI - Research Publications at Politecnico di Milano

Elenco delle pubblicazioni e dei prodotti della ricerca per l'anno 2022 (Mostra tutto | Nascondi tutto)
Tipologia Titolo Pubblicazione/Prodotto
Articoli su riviste
Machine Learning techniques for solar irradiation nowcasting: Cloud type classification forecast through satellite data and imagery (Mostra >>)


Elenco delle pubblicazioni e dei prodotti della ricerca per l'anno 2021 (Mostra tutto | Nascondi tutto)
Tipologia Titolo Pubblicazione/Prodotto
Articoli su riviste
Hybrid PV Power Forecasting Methods: A Comparison of Different Approaches (Mostra >>)
Wind power 24-h ahead forecast by an artificial neural network and an hybrid model: Comparison of the predictive performance (Mostra >>)


Elenco delle pubblicazioni e dei prodotti della ricerca per l'anno 2020 (Mostra tutto | Nascondi tutto)
Tipologia Titolo Pubblicazione/Prodotto
Contributi su volumi (Capitolo o Saggio)
Photovoltaic Plant Output Power Forecast by Means of Hybrid Artificial Neural Networks (Mostra >>)
Contributo in Atti di convegno
Data quality analysis in day-ahead load forecast by means of LSTM (Mostra >>)
Detection, Features Extraction and Classification of Radio-Frequency Pulses in a High-Voltage Power Substation: Results from a Measurement Campaign (Mostra >>)
Articoli su riviste
A Hybrid Method for the Run-Of-The-River Hydroelectric Power Plant Energy Forecast: HYPE Hydrological Model and Neural Network (Mostra >>)
Advanced Methods for Photovoltaic Output Power Forecasting: A Review (Mostra >>)
Improved PSO: A comparative study in MPPT algorithm for PV system control under partial shading conditions (Mostra >>)
PV Plant Power Nowcasting: A Real Case Comparative Study With an Open Access Dataset (Mostra >>)


Elenco delle pubblicazioni e dei prodotti della ricerca per l'anno 2019 (Mostra tutto | Nascondi tutto)
Tipologia Titolo Pubblicazione/Prodotto
Prefazione/Postfazione
Computational intelligence in photovoltaic systems (Mostra >>)
Contributo in Atti di convegno
Ground fault analysis in a microgrid scenario (Mostra >>)
PV power forecasting improvement by means of a selective ensemble approach (Mostra >>)
Preliminary model comparison for Dynamic Thermal Rating estimation (Mostra >>)
Articoli su riviste
Comparison of data-driven techniques for nowcasting applied to an industrial-scale photovoltaic plant (Mostra >>)
Day-ahead photovoltaic forecasting: A comparison of the most effective techniques (Mostra >>)
PV Module Fault Diagnosis Based on Microconverters and Day-Ahead Forecast (Mostra >>)
Robust 24 hours ahead forecast in a microgrid: A real case study (Mostra >>)


Elenco delle pubblicazioni e dei prodotti della ricerca per l'anno 2018 (Mostra tutto | Nascondi tutto)
Tipologia Titolo Pubblicazione/Prodotto
Contributo in Atti di convegno
Stability Analysis and Optimal Energy Management of a Stand-Alone Hybrid Micro-Grid (Mostra >>)
Validation of ANN Training Approaches for Day-Ahead Photovoltaic Forecasts (Mostra >>)
Articoli su riviste
An evolutionary-based MPPT algorithm for photovoltaic systems under dynamic partial shading (Mostra >>)
Comparison of training approaches for photovoltaic forecasts by means of machine learning (Mostra >>)
Computational intelligence techniques applied to the day ahead PV output power forecast: PHANN, SNO and mixed (Mostra >>)
manifesti v. 3.4.19 / 3.4.19
Area Servizi ICT
24/01/2022