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能源

英文名称:Energies   国际简称:ENERGIES
《Energies》杂志由MDPI (Basel, Switzerland)出版社出版,本刊创刊于2008年,发行周期Quarterly,每期杂志都汇聚了全球工程技术领域的最新研究成果,包括原创论文、综述文章、研究快报等多种形式,内容涵盖了工程技术的各个方面,为读者提供了全面而深入的学术视野,为工程技术-ENERGY & FUELS事业的进步提供了有力的支撑。
中科院分区
工程技术
大类学科
1996-1073
ISSN
1996-1073
E-ISSN
预计审稿速度:约14.39天 约2.0个月
杂志简介 期刊指数 WOS分区 中科院分区 CiteScore 学术指标 高引用文章

能源杂志简介

出版商:MDPI (Basel, Switzerland)
出版语言:English
TOP期刊:
出版地区:SWITZERLAND
是否预警:

是否OA:开放

出版周期:Quarterly
出版年份:2008
中文名称:能源

能源(国际简称ENERGIES,英文名称Energies)是一本开放获取(OA)国际期刊,自2008年创刊以来,始终站在工程技术研究的前沿。该期刊致力于发表在工程技术领域各个方面达到最高科学标准和具有重要性的研究成果。全面反映该学科的发展趋势,为工程技术事业的进步提供了有力的支撑。期刊严格遵循职业道德标准,对于任何形式的抄袭行为,无论是文字还是图形,一旦查实,均可能导致稿件被拒绝。

近年来,来自CHINA MAINLAND、South Korea、Poland、Italy、USA、Spain、GERMANY (FED REP GER)、England、Australia、Japan等国家和地区的研究者在《Energies》上发表了大量的高质量文章。该期刊内容丰富,包括原创研究、综述文章、专题观点、论文预览、专家意见等多种类型,旨在为全球该领域研究者提供广泛的学术交流平台和灵感来源。

在过去几年中,该期刊保持了稳定的发文量和综述量,具体数据如下:

2014年:发表文章417篇、2015年:发表文章727篇、2016年:发表文章1082篇、2017年:发表文章2161篇、2018年:发表文章3515篇、2019年:发表文章4783篇、2020年:发表文章6715篇、2021年:发表文章8369篇、2022年:发表文章9398篇、2023年:发表文章7998篇。这些数据反映了期刊在全球工程技术领域的影响力和活跃度,同时也展示了其作为学术界和工业界研究人员首选资源的地位。《Energies》将继续致力于推动工程技术领域的知识传播和科学进步,为全球工程技术问题的解决贡献力量。

期刊指数

  • 影响因子:3
  • 文章自引率:0.2187...
  • Gold OA文章占比:99.59%
  • CiteScore:6.2
  • 年发文量:7998
  • 开源占比:0.9947
  • SJR指数:0.651
  • H-index:64
  • 出版撤稿文章占比:0.0001...
  • SNIP指数:0.947
  • OA被引用占比:1
  • 出版国人文章占比:0.22

WOS期刊SCI分区(2023-2024年最新版)

按JIF指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:ENERGY & FUELS SCIE Q3 107 / 170

37.4%

按JCI指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:ENERGY & FUELS SCIE Q3 115 / 173

33.82%

中科院分区表

中科院SCI期刊分区 2023年12月升级版
Top期刊 综述期刊 大类学科 小类学科
工程技术 4区
ENERGY & FUELS 能源与燃料
4区

CiteScore(2024年最新版)

CiteScore 排名
CiteScore SJR SNIP CiteScore 排名
6.2 0.651 0.947
学科类别 分区 排名 百分位
大类:Mathematics 小类:Control and Optimization Q1 19 / 130

85%

大类:Mathematics 小类:Engineering (miscellaneous) Q1 36 / 204

82%

大类:Mathematics 小类:Electrical and Electronic Engineering Q2 200 / 797

74%

大类:Mathematics 小类:Energy Engineering and Power Technology Q2 78 / 272

71%

大类:Mathematics 小类:Fuel Technology Q2 40 / 128

69%

大类:Mathematics 小类:Energy (miscellaneous) Q2 25 / 78

68%

大类:Mathematics 小类:Renewable Energy, Sustainability and the Environment Q2 103 / 270

62%

学术指标分析

影响因子和CiteScore
自引率

影响因子:指某一期刊的文章在特定年份或时期被引用的频率,是衡量学术期刊影响力的一个重要指标。影响因子越高,代表着期刊的影响力越大 。

CiteScore:该值越高,代表该期刊的论文受到更多其他学者的引用,因此该期刊的影响力也越高。

自引率:是衡量期刊质量和影响力的重要指标之一。通过计算期刊被自身引用的次数与总被引次数的比例,可以反映期刊对于自身研究内容的重视程度以及内部引用的情况。

年发文量:是衡量期刊活跃度和研究产出能力的重要指标,年发文量较多的期刊可能拥有更广泛的读者群体和更高的学术声誉,从而吸引更多的优质稿件。

期刊互引关系
序号 引用他刊情况 引用次数
1 ENERGIES 7994
2 RENEW SUST ENERG REV 4966
3 APPL ENERG 4695
4 ENERGY 4169
5 IEEE T POWER ELECTR 3040
6 IEEE T IND ELECTRON 3017
7 RENEW ENERG 2877
8 IEEE T POWER SYST 2760
9 ENERG CONVERS MANAGE 2320
10 ENERG POLICY 2261
序号 被他刊引用情况 引用次数
1 ENERGIES 7994
2 IEEE ACCESS 962
3 SUSTAINABILITY-BASEL 933
4 APPL SCI-BASEL 762
5 ENERGY 587
6 APPL ENERG 580
7 RENEW SUST ENERG REV 410
8 ELECTRONICS-SWITZ 400
9 RENEW ENERG 369
10 J CLEAN PROD 361

高引用文章

  • Optimal Deep Learning LSTM Model for Electric Load Forecasting using Feature Selection and Genetic Algorithm: Comparison with Machine Learning Approaches引用次数:56
  • Novel Method for Identifying Fault Location of Mixed Lines引用次数:51
  • Bio-Based Chemicals from Renewable Biomass for Integrated Biorefineries引用次数:48
  • Research on Automatic Generation Control with Wind Power Participation Based on Predictive Optimal 2-Degree-of-Freedom PID Strategy for Multi-area Interconnected Power System引用次数:45
  • Model Predictive Control (MPC) for Enhancing Building and HVAC System Energy Efficiency: Problem Formulation, Applications and Opportunities引用次数:44
  • A Hybrid Seasonal Mechanism with a Chaotic Cuckoo Search Algorithm with a Support Vector Regression Model for Electric Load Forecasting引用次数:41
  • Current Li-Ion Battery Technologies in Electric Vehicles and Opportunities for Advancements引用次数:38
  • Biofuels Production by Biomass Gasification: A Review引用次数:36
  • A Review on Anaerobic Co-Digestion with a Focus on the Microbial Populations and the Effect of Multi-Stage Digester Configuration引用次数:35
  • State of the Art of Machine Learning Models in Energy Systems, a Systematic Review引用次数:34
若用户需要出版服务,请联系出版商:MOLECULAR DIVERSITY PRESERVATION INTERNATIONAL-MDPI, KANDERERSTRASSE 25, BASEL, SWITZERLAND, CH-4057。