الرئيسية › دليل الباحثين › Ikram Boucetta
Ikram Boucetta
الانتماء : University of Biskra
- 4منشورات (انتماء جزائري)
- 4مجموع المنشورات
- 11الاستشهادات
- 2مؤشر h
الملف البحثي
لدى Ikram Boucetta 4 منشور(ات) مفهرسة (2020–2026). تُنشر أعماله أساسًا في «International Journal of Power Electronics and Drive Systems/International Journal of Electrical and Computer Engineering»، «Energies» و«International Conference on Communications, Control Systems and Signal Processing (CCSSP)». أكثر مقالاته استشهادًا هو «Power System Stability Enhancement Using a Novel Hybrid Algorithm Based on the Water Cycle Moth-Flame Optimization» (2022)، وقد استُشهد به 8 مرة. شارك في تأليف أعماله 5 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
- Advanced Control Systems Design
- Frequency Control in Power Systems
- Power Systems and Renewable Energy
- Advanced DC-DC Converters
المنشورات (4)
- Study of neural controller based MPPT in comparison with P&O for PV systems
- Power System Stability Enhancement Using a Novel Hybrid Algorithm Based on the Water Cycle Moth-Flame Optimization
- Water Cycle Algorithm Applied to Improve Transient Power System Stability
- Enhancement of Power System Transient Stability with a Large Penetration of Solar Photovoltaic Using Facts
مجلات النشر
- International Journal of Power Electronics and Drive Systems/International Journal of Electrical and Computer Engineering × 1
- Energies × 1
- International Conference on Communications, Control Systems and Signal Processing (CCSSP) × 1
- Lecture notes in electrical engineering × 1
المنشورات حسب السنة
- 20261
- 20221
- 20202
التعاون العلمي
المؤسسات الشريكة : University of Eloued
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.