Paper companion: Towards dynamic stability analysis of sustainable power grids 
using graph neural networks (Neurips Workshop Climate Change AI)

Nauck, Christian; Lindner, Michael; Schürholt, Konstantin; Hellmann, Frank

doi:10.5281/zenodo.7357903

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Paper companion: Towards dynamic stability analysis of sustainable power grids using graph neural networks (Neurips Workshop Climate Change AI)

Nauck, C., Lindner, M., Schürholt, K., Hellmann, F.(2022): Paper companion: Towards dynamic stability analysis of sustainable power grids using graph neural networks (Neurips Workshop Climate Change AI), Geneva : CERN / Zenodo.
https://doi.org/10.5281/zenodo.7357903

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://publications.pik-potsdam.de/pubman/item/item_27578 Versions-Permalink: https://publications.pik-potsdam.de/pubman/item/item_27578_2

Genre: Software

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Urheber:
Nauck, Christian¹, Autor
Lindner, Michael¹, Autor
Schürholt, Konstantin², Autor
Hellmann, Frank¹, Autor

Affiliations:
1Potsdam Institute for Climate Impact Research, ou_persistent13
2External Organizations, ou_persistent22

Inhalt

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Schlagwörter: -

Zusammenfassung: This repository contains the relevant information to reproduce the results of the paper "Towards dynamical stability analysis of sustainable power grids using Graph Neural Networks" published at Tackling Climate Change with Machine Learning: workshop at NeurIPS 2022.

Details

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Sprache(n): eng - Englisch

Datum: Online veröffentlicht: 2022-11-24Final veröffentlicht: 2022-11

Publikationsstatus: Final veröffentlicht

Seiten: -

Ort, Verlag, Ausgabe: Geneva : CERN / Zenodo

Inhaltsverzeichnis: -

Art der Begutachtung: -

Identifikatoren: DOI: 10.5281/zenodo.7357903
PIKDOMAIN: RD4 - Complexity Science
Organisational keyword: RD4 - Complexity Science
MDB-ID: No MDB - stored outside PIK (see DOI)

Art des Abschluß: -