Navigasjon

  • Hopp til innhold
NTNU Hjemmeside NTNU Hjemmeside

ntnu.no

  • Studier
    • Studere på NTNU
    • Finn studieprogram
    • Søke opptak
    • Videreutdanning og deltid
    • Forkurs og oppfriskning
  • Studentliv
    • Student i Gjøvik
    • Student i Trondheim
    • Student i Ålesund
  • Forskning og innovasjon
    • Forskning
    • Innovasjon
    • Satsingsområder
    • Toppforskning
    • Ekspertlister
    • Ph.d.
  • Om NTNU
    • Fakulteter og institutter
    • Sentre
    • Bibliotek
    • Kart
    • Ledige stillinger
    • Arrangement
    • Nyheter
    • Kontakt oss
    • Om NTNU
  1. Ansatte

Språkvelger

English

Tarikua Mekashaw Zenebe

Last ned pressefoto
Last ned pressefoto
Foto:

Tarikua Mekashaw Zenebe

Stipendiat
Institutt for elektrisk energi
Fakultet for informasjonsteknologi og elektroteknikk

tarikua.zenebe@ntnu.no
+4792972271 Elektro E/F, E452, Gløshaugen
Om Publikasjoner Formidling

Om

I am always keen to know more about renewable energy, especially solar energy. As a result, currently I am a PhD candidate, working on "Data Driven Approach for PV Operational Fault Analysis" for the purpose of enhancing PV performance. I got my master’s degree in renewable energy at the University of Oldenburg, Germany. I did my BSc. degree in electrical power engineering at Addis Ababa Institute of Technology in Ethiopia. 

Research interests

  • Renewable energy
  • PV System operation and maintenance 
  • Data-driven methods (Artificial Intelligence)
  • Energy data analytics 
  • Agrivoltaics 

 

Publikasjoner

  • Kronologisk
  • Etter kategori
  • Se alle publikasjoner i Cristin

2025

  • Zenebe, Tarikua Mekashaw; Midtgård, Ole-Morten; Völler, Steve; Dimd, Berhane Darsene. (2025) Solar photovoltaic array short circuit fault analysis with machine learning using pre-trained convolutional neural network for feature selection. Solar Energy Advances
    Vitenskapelig artikkel

2022

  • Dimd, Berhane Darsene; Völler, Steve; Midtgård, Ole-Morten; Zenebe, Tarikua Mekashaw. (2022) Ultra-Short-term Photovoltaic Output Power Forecasting using Deep Learning Algorithms. IEEE Mediterranean Electrotechnical Conference
    Vitenskapelig artikkel
  • Zenebe, Tarikua Mekashaw; Kebede, Lemu; Midtgård, Ole-Morten; Völler, Steve. (2022) Performance Evaluation and Operational Faults Analysis for PV System Protection and Safety Standard Improvement.
    Vitenskapelig Kapittel/Artikkel/Konferanseartikkel
  • Zenebe, Tarikua Mekashaw; Midtgård, Ole-Morten; Völler, Steve; Cali, Umit. (2022) Machine Learning for PV System Operational Fault Analysis: Literature Review. Springer Publishing Company
    Vitenskapelig Kapittel/Artikkel/Konferanseartikkel

Tidsskriftspublikasjoner

  • Zenebe, Tarikua Mekashaw; Midtgård, Ole-Morten; Völler, Steve; Dimd, Berhane Darsene. (2025) Solar photovoltaic array short circuit fault analysis with machine learning using pre-trained convolutional neural network for feature selection. Solar Energy Advances
    Vitenskapelig artikkel
  • Dimd, Berhane Darsene; Völler, Steve; Midtgård, Ole-Morten; Zenebe, Tarikua Mekashaw. (2022) Ultra-Short-term Photovoltaic Output Power Forecasting using Deep Learning Algorithms. IEEE Mediterranean Electrotechnical Conference
    Vitenskapelig artikkel

Del av bok/rapport

  • Zenebe, Tarikua Mekashaw; Kebede, Lemu; Midtgård, Ole-Morten; Völler, Steve. (2022) Performance Evaluation and Operational Faults Analysis for PV System Protection and Safety Standard Improvement.
    Vitenskapelig Kapittel/Artikkel/Konferanseartikkel
  • Zenebe, Tarikua Mekashaw; Midtgård, Ole-Morten; Völler, Steve; Cali, Umit. (2022) Machine Learning for PV System Operational Fault Analysis: Literature Review. Springer Publishing Company
    Vitenskapelig Kapittel/Artikkel/Konferanseartikkel

Formidling

2023

  • Poster
    Zenebe, Tarikua Mekashaw; Midtgård, Ole-Morten; Völler, Steve; Dimd, Berhane Darsene. (2023) Photovoltaic Array Operational Fault Analysis with Machine Learning Using Pretrained Deep Learning Models for Feature Selection. 40th European Photovoltaic Solar Energy Conference and Exhibition; Lisbon, Portugal; 18-22 September 2023 , Lisbon 2023-09-18 - 2023-09-22

NTNU – Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet

  • For ansatte
  • |
  • For studenter
  • |
  • Innsida
  • |
  • Blackboard

Studere

  • Om studier
  • Studieprogram
  • Emner
  • Videreutdanning
  • Karriere

Aktuelt

  • Nyheter
  • Arrangement
  • Jobbe ved NTNU

Om NTNU

  • Om NTNU
  • Bibliotek
  • Strategi
  • Forskning
  • Satsingsområder
  • Innovasjon
  • Organisasjonskart
  • Utdanningskvalitet

Kontakt

  • Kontakt oss
  • Finn ansatte
  • Spør en ekspert
  • Pressekontakter
  • Kart

NTNU i tre byer

  • NTNU i Gjøvik
  • NTNU i Trondheim
  • NTNU i Ålesund

Om nettstedet

  • Bruk av informasjonskapsler
  • Tilgjengelighetserklæring
  • Personvern
  • Ansvarlig redaktør
Facebook Instagram Linkedin Snapchat Tiktok Youtube
Logg inn
NTNU logo