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

Cette étude propose un cadre national piloté par l'IA pour l'Éthiopie qui intègre des modèles LSTM, XGBoost et d'apprentissage par renforcement afin d'optimiser les prévisions d'énergie renouvelable et la gestion du réseau, améliorant avec succès la précision prédictive et réduisant les pertes d'énergie pour soutenir la transition énergétique durable du pays.

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

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

Article original sous licence CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). Ceci est une explication générée par l'IA de l'article ci-dessous. Elle n'a pas été rédigée ni approuvée par les auteurs. Pour une précision technique, consultez l'article original. Lire la clause de non-responsabilité complète

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