الرئيسية › دليل الباحثين › Rabah Benabid
Rabah Benabid
الانتماء : University of Sciences and Technology Houari Boumediene
- 4منشورات (انتماء جزائري)
- 34مجموع المنشورات
- 446الاستشهادات
- 10مؤشر h
الملف البحثي
لدى Rabah Benabid 4 منشور(ات) مفهرسة (2011–2015). تُنشر أعماله أساسًا في «Periodica Polytechnica Electrical Engineering and Computer Science»، «IET Generation Transmission & Distribution» و«IEEE International Energy Conference (ENERGYCON)». أكثر مقالاته استشهادًا هو «Development of a new power injection model with embedded multi-control functions for static synchronous series compensator» (2012)، وقد استُشهد به 34 مرة. شارك في تأليف أعماله 3 باحثًا على الأقل.
هل هذا أنت؟ عرّف بأبحاثك
أنشئ ملفك على DzCademia مجانًا وأضف مقالاتك: ستظهر بسهولة أكبر على Google وفي مساعدي الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT، فيقرؤها ويستشهد بها عدد أكبر من الناس.
إنشاء ملفي المجاني إضافة منشوراتيمجالات البحث
- Power System Optimization and Stability
- Power Systems Fault Detection
- Optimal Power Flow Distribution
- Power System Reliability and Maintenance
- Risk and Safety Analysis
المنشورات (4)
- Mixed Integer Optimization of IDMT Overcurrent Relays in the Presence of Wind Energy Farms Using PSO Algorithm
- Development of a new power injection model with embedded multi-control functions for static synchronous series compensator
- Multi-objective optimization of Static var Compensator in the Presence of Secondary Voltage Regulation using NSGA-II
- Optimization of UPFCs using hierarchical multi-objective optimization algorithms
مجلات النشر
- Periodica Polytechnica Electrical Engineering and Computer Science × 1
- IET Generation Transmission & Distribution × 1
- IEEE International Energy Conference (ENERGYCON) × 1
- Analog Integrated Circuits and Signal Processing × 1
المنشورات حسب السنة
- 20151
- 20122
- 20111
التعاون العلمي
المؤسسات الشريكة : University of Batna 1
المؤلفون المشاركون
البيانات البيبليوغرافية مصدرها OpenAlex (قاعدة مفتوحة).
لماذا تختارون Dzcademia؟
ملفات أكاديمية ومقالات ومداخلات علمية: امنحوا أبحاثكم حضوراً عاماً منظماً. تساعد البيانات الوصفية المدمجة محركات البحث ومساعدات الذكاء الاصطناعي على التعرف على أعمالكم وفهم مراجعها.
علّق عبر Google
سجّل الدخول عبر Google للتعليق مباشرة على هذه الصفحة.