| Wybrane publikacje |
|---|
| 1 | Artykuł 2026
Muhammad Abbass Robert Lis| An innovative method for enhancing residential load forecasting in the Central Asian region based on a machine learning technique = Innowacyjna metoda poprawy prognozowania obciążenia gospodarstw domowych w regionie Azji Środkowej z wykorzystaniem technik uczenia maszynowego. Przegląd Elektrotechniczny. 2026, R. 102, nr 2, s. 133-137. ISSN: 0033-2097; 2449-9544 | | Zasoby:DOIURL |   |
|
| 2 | Referat konferencyjny 2025
Muhammad Abbass Robert Lis| A robust and optimal approach for evaluation of voltage stability analysis using machine learning techniques = Zintegrowane podejście do stabilności napięciowej z wykorzystaniem klasyfikatorów uczenia maszynowego. W: III Sympozjum SEP : instalacje i urządzenia elektryczne, Wrocław, 17 października 2025 / red. Grzegorz Kosobudzki. Wrocław : Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej, 2025. s. 9-20. ISBN: 978-83-8134-015-1 | | Zasoby:URL | |
|
| 3 | Referat konferencyjny 2025
W Widianto, Baiq Dewi Eriyani, Robert Lis| AC analysis for detecting open defects in FinFET ICs. W: 3rd International Conference on Technology, Informatics, and Engineering : 7 September 2023, Malang, Indonesia / eds. Andinusa Rahmandhika [i in.]. [Melville, NY] : AIP Publishing, 2025. Art. 050008, s. 1-5. ISBN: 978-0-7354-5205-3 | | Zasoby:DOISFX | |
|
| 4 | Artykuł 2025
Muhammad Abbass Robert Lis Waldemar Rebizant| Advanced voltage stability assessment in renewable-powered islanded microgrids using machine learning models. Energies. 2025, vol. 18, nr 8, art. 2047, s. 1-14. ISSN: 1996-1073 | | Zasoby:DOIURLSFX |   |
|
| 5 | Rozdział w monografii 2025
Muhammad Abbass Robert Lis| Line voltage stability index method for the evaluation of voltage stability in electrical power system using renewable energy sources techniques based on machine learning models. W: Elektroenergetyka w okresie transformacji / red. Zbigniewa Lubośnego. Gdańsk : Wydawnictwo Politechniki Gdańskiej, 2025. s. 253-262. ISBN: 978-83-7348-950-9; 978-83-7348-951-6 |
|
| 6 | Artykuł 2024
Muhammad Abbass Robert Lis Waldemar Rebizant| A predictive model using long-short-time memory (LSTM) technique for power system voltage stability. Applied Sciences. 2024, vol. 14, nr 16, art. 7279, s. 1-13. ISSN: 2076-3417 | | Zasoby:DOIURLSFX | |
|
| 7 | Referat konferencyjny 2024
W Widianto, Robert Lis Inda Rusdia Sofiani, La Febry Andira Rose Cynthia,| Detection of defective FinFET logic ICs by using FFTs. W: 2nd International Conference on Technology, Informatics, and Engineering : 23–24 August 2022, Malang, Indonesia / eds. Andinusa Rahmandhika [i in.]. [Melville, NY] : AIP Publishing, 2024. Art. 040034, s. 1-5. ISBN: 978-0-7354-4901-5 | | Zasoby:DOISFX | |
|
| 8 | Artykuł 2024
Muhammad Abbass Robert Lis Muhammad Awais, Tham Nguyen| Convolutional long short-term memory (ConvLSTM)-based prediction of voltage stability in a microgrid. Energies. 2024, vol. 17, nr 9, art. 1999, s. 1-14. ISSN: 1996-1073 | | Zasoby:DOIURLSFX | |
|
| 9 | Artykuł 2023
Tham Nguyen Robert Lis| Optimal size and location of dispatchable distributed generators in an autonomous microgrid using Honey Badger algorithm. Archives of Electrical Engineering. 2023, vol. 72, nr 4, s. 871-893. ISSN: 1427-4221; 2300-2506 | | Zasoby:DOIURLSFX | |
|
| 10 | Artykuł 2023
Tham Nguyen Robert Lis| Multiple droop-controlled DG sites in an islanded AC microgrid for power losses mitigation = Lokalizacja źródeł rozproszonych z regulowanym statyzmem w izolowanej mikrosieci - minimalizująca straty mocy. Automatyka, Elektryka, Zakłócenia. 2023, vol. 14, nr 2, s. 10-24. ISSN: 2082-4149 | | Zasoby:URLSFX | |
|
| 11 | Artykuł 2023
Muhammad Abbass Robert Lis Zohaib Mushtaq,| Artificial neural network (ANN)-based voltage stability prediction of test microgrid grid. IEEE Access. 2023, vol. 11, s. 58994-59001. ISSN: 2169-3536 | | Zasoby:DOIURLSFX | |
|
| 12 | Artykuł 2023
Muhammad Abbass Robert Lis Faisal Saleem,| The maximum power point tracking (MPPT) of a partially shaded PV array for optimization using the Ant-Lion algorithm. Energies. 2023, vol. 16, nr 5, art. 2380, s. 1-13. ISSN: 1996-1073 | | Zasoby:DOIURLSFX | |
|