Wydział Elektryczny

mgr inż. Fachrizal Aksan

Email: fachrizal.aksan@pwr.edu.pl

Jednostka: Wydział Elektryczny » Katedra Podstaw Elektrotechniki i Elektrotechnologii

pl. Grunwaldzki 13, Wrocław
bud. D-1, pokój 205


Wybrane publikacje
1
Artykuł
2025
Fachrizal F Aksan, Vishnu S Suresh, Przemysław Janik,
PV generation prediction using multilayer perceptron and data clustering for energy management support. Energies. 2025, vol. 18, nr 6, art. 1378, s. 1-16. ISSN: 1996-1073
Zasoby:DOISFXImpact FactorLista FiladelfijskaLista MNiSWOpen Access
2
Artykuł
2024
Fachrizal F Aksan, Vishnu S Suresh, Przemysław Janik,
Optimal capacity and charging scheduling of battery storage through forecasting of photovoltaic power production and electric vehicle charging demand with deep learning models. Energies. 2024, vol. 17, nr 11, art. 2718, s. 1-22. ISSN: 1996-1073
Zasoby:DOISFXImpact FactorLista FiladelfijskaLista MNiSWOpen Access
3
Referat konferencyjny
2023
Fachrizal F Aksan, Przemysław Janik, Klaus Pfeiffer, Vishnu S Suresh, Marek Leonowicz,
Prediction of regional PV power generation based on LSTM-CNN. W: 2023 IEEE Asia Meeting on Environment and Electrical Engineering (EEE-AM 2023) : 13-15 November 2023, Hanoi- Vietnam : conference proceedings / eds. Zbigniew Leonowicz and Erika Stracqualursi. Danvers, MA : IEEE, cop. 2023. s. 1-6. ISBN: 979-8-3503-8106-1
Zasoby:DOIURL
4
Referat konferencyjny
2023
Fachrizal F Aksan, Przemysław Janik, Vishnu S Suresh,
Multivariate multi-step forecasting for cable pooling applications. W: 2023 International Conference on Clean Electrical Power (ICCEP), Terrasini, Italy, 27-29 June 2023. Danvers, MA : IEEE, 2023. s. 237-244. ISBN: 979-8-3503-4837-8
Zasoby:DOIURL
5
Artykuł
2023
Fachrizal F Aksan, Vishnu S Suresh, Przemysław Janik, Tomasz Sikorski,
Load forecasting for the laser metal processing industry using VMD and hybrid deep learning models. Energies. 2023, vol. 16, nr 14, art. 5381, s. 1-24. ISSN: 1996-1073
Zasoby:DOIURLSFXImpact FactorLista FiladelfijskaLista MNiSWOpen Access
6
Artykuł
2023
Fachrizal F Aksan, Yang Li, Vishnu S Suresh, Przemysław Janik,
Multistep forecasting of power flow based on LSTM autoencoder: a study case in regional grid cluster proposal. Energies. 2023, vol. 16, nr 13, art. 5014, s. 1-20. ISSN: 1996-1073
Zasoby:DOIURLSFXImpact FactorLista FiladelfijskaLista MNiSWOpen Access
7
Artykuł
2023
Fachrizal F Aksan, Yang Li, Vishnu S Suresh, Przemysław Janik,
CNN-LSTM vs. LSTM-CNN to predict power flow direction: a case study of the high-voltage subnet of Northeast Germany. Sensors. 2023, vol. 23, nr 2, art. 901, s. 1-20. ISSN: 1424-8220
Zasoby:DOIURLSFXImpact FactorLista FiladelfijskaLista MNiSWOpen Access
8
Artykuł
2022
Vishnu S Suresh, Fachrizal F Aksan, Przemysław Janik, Tomasz Sikorski, B Sri Revathi,
Probabilistic LSTM-Autoencoder based hour-ahead solar power forecasting model for intra-day electricity market participation: A Polish case study. IEEE Access. 2022, vol. 10, s. 110628-110638. ISSN: 2169-3536
Zasoby:DOIURLSFXImpact FactorLista FiladelfijskaLista MNiSWOpen Access
9
Referat konferencyjny
2022
Fachrizal F Aksan, Przemysław Janik, Vishnu S Suresh, Marek Leonowicz,
Review of the application of deep learning for fault detection in wind turbine. W: 2022 IEEE International Conference on Environment and Electrical Engineering and 2022 IEEE Industrial and Commercial Power Systems Europe (EEEIC / I&CPS Europe) : 28 June - 1 July, 2022, Prague, Czech Republic : conference proceedings / ed. Zbigniew Leonowicz. Danvers, MA : IEEE, cop. 2022. s. 1-6. ISBN: 978-1-6654-8536-4; 978-1-6654-8537-1
Zasoby:DOI
10
Artykuł
2021
Fachrizal F Aksan, Michał M Jasiński, Tomasz Sikorski, Dominika N Kaczorowska, Jacek Rezmer, Vishnu S Suresh, Marek Leonowicz, Paweł Kostyła, Jarosław Szymańda, Przemysław Janik,
Clustering methods for power quality measurements in virtual power plant. Energies. 2021, vol. 14, nr 18, art. 5209, s. 1-20. ISSN: 1996-1073
Zasoby:DOIURLSFXImpact FactorLista FiladelfijskaLista MNiSWOpen Access

Wszystkie publikacje pracownika

Politechnika Wrocławska © 2025

Nasze strony internetowe i oparte na nich usługi używają informacji zapisanych w plikach cookies. Korzystając z serwisu wyrażasz zgodę na używanie plików cookies zgodnie z aktualnymi ustawieniami przeglądarki, które możesz zmienić w dowolnej chwili. Ochrona danych osobowych »

Akceptuję