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dc.contributor.authorAlamin, Yaser Imad
dc.contributor.authorAnaty, Mensah K.
dc.contributor.authorÁlvarez Hervás, José Domingo 
dc.contributor.authorBouziane, Khalid
dc.contributor.authorPerez-Garcia, Manuel
dc.contributor.authorCastilla, María del Mar
dc.contributor.authorBelkasmi, Merouan
dc.contributor.authorAggour, Mohammed
dc.date.accessioned2020-07-20T09:28:34Z
dc.date.available2020-07-20T09:28:34Z
dc.date.issued2020
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10835/8340
dc.language.isoenes_ES
dc.relationinfo:eu-repo/grantAgreement/ES/MINECOinfo:eu-repo/grantAgreement/ES/MINECO/DPI2017-85007-R/ES/Control y gestión óptima de recursos heterogéneos en distritos productivos agroindustriales integrando energías renovables/CHROMAEes_ES
dc.titleVery Short-TermPower Forecasting of High Concentrator Photovoltaic Power Facility by Implementing Artificial Neural Networkes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/articlees_ES
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.relation.projectIDMINECO/DPI2017-85007-Res_ES


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