Modelli di impedenza data-driven per inverter connessi alla rete

Modellizzazione dell'impedenza di uscita di inverter connessi alla rete con un approccio basato sulle reti neurali e transfer learning. Tale approccio è capace di stimare l'andamento dell'impedenza in un ampio range di punti operativi anche a partire da pochi dati di partenza e semplifica la modellizzazione e l'analisi di sistemi non facilmente descrivibili analiticamente. Utilizzando il transfer learning è possibile velocizzare l'addestramento delle reti partendo da un dataset ridotto.