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AI-Driven Optimization of Renewable Energy Systems in Ethiopia: A National Framework

Diese Studie schlägt einen KI-gesteuerten nationalen Rahmen für Äthiopien vor, der LSTM-, XGBoost- und Reinforcement-Learning-Modelle integriert, um die Prognose erneuerbarer Energien und das Netzmanagement zu optimieren, wodurch die Vorhersagegenauigkeit erfolgreich verbessert und Energieverluste reduziert werden, um den nachhaltigen Energietransition des Landes zu unterstützen.

Ursprüngliche Autoren: Kejela Adane Dulecha, Tolcha Lemma Sime, Zawde Tolossa Ararso, Misker Shumeye Kassahun, Muhidin Mohammed Debiso, Eliyab Yosef Delelew

Veröffentlicht 2026-09-18
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Ursprüngliche Autoren: Kejela Adane Dulecha, Tolcha Lemma Sime, Zawde Tolossa Ararso, Misker Shumeye Kassahun, Muhidin Mohammed Debiso, Eliyab Yosef Delelew

Originalarbeit lizenziert unter CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). Dies ist eine KI-generierte Erklärung des untenstehenden Papers. Sie wurde nicht von den Autoren verfasst oder gebilligt. Für technische Genauigkeit konsultieren Sie das Originalpaper. Vollständigen Haftungsausschluss lesen

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