A data-driven framework for designing a renewable energy community based on the integration of machine learning model with life cycle assessment and life cycle cost parameters

  1. Elomari, Y.
  2. Mateu, C.
  3. Marín-Genescà, M.
  4. Boer, D.
Revista:
Applied Energy

ISSN: 0306-2619

Año de publicación: 2024

Volumen: 358

Tipo: Artículo

DOI: 10.1016/J.APENERGY.2024.122619 GOOGLE SCHOLAR lock_openAcceso abierto editor
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