Artificial Intelligence-Driven Energy Optimization of Renewable-Powered Ozone Systems

2026

Закрытый доступ Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.30919/ee2210
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

This study presents an AI-driven energy management framework for renewable-powered ozone generation systems based on dielectric barrier discharge (DBD) technology.The aim is to improve energy efficiency, operational reliability, and adaptability under variable renewable energy conditions.The proposed system integrates photovoltaic (PV) generation, battery storage, and an