Bień, B. i in. (2025) „Dry Anaerobic Digestion of Selectively Collected Biowaste: Technological Advances, Process Optimization and Energy Recovery Perspectives”, Energies, 18(17), s. 4475. Dostępne na: https://doi.org/10.3390/en18174475.
Chabecki, P., Całus, D. i Ivashchyshyn, F. (2025) „Accumulation of Electrical Energy in Supramolecular Clathrates Through Quantum Effects”, Acta Physica Polonica A, 147(3), s. 218–218. Dostępne na: https://doi.org/10.12693/APhysPolA.147.218.
Czaja, P. (2025) „Analiza uzysku energii dla nadążnej oraz stacjonarnej instalacji fotowoltaicznej”, Przegląd Elektrotechniczny, 2025(1).
Dudek, G. (2025) „Meta-learning Based on Recurrent Neural Networks for Ensembling Forecasts of Time Series with Multiple Seasonal Patterns”, w O. Valenzuela i in. (red.) Time Series Analysis and Forecasting. Cham: Springer Nature Switzerland, s. 111–128. Dostępne na: https://doi.org/10.1007/978-3-031-69750-0_7.
Dudek, G., Piotrowski, P. i Baczyński, D. (2025) „Forecasting in Modern Power Systems: Challenges, Techniques, and Emerging Trends”, Energies, 18(14), s. 3589. Dostępne na: https://doi.org/10.3390/en18143589.
Hachimi, M.A. i in. (2025) „DFT and device simulation of KGeCl3 perovskite: A dual-function material for solar energy and hydrogen storage”, International Journal of Hydrogen Energy, 169, s. 151106. Dostępne na: https://doi.org/10.1016/j.ijhydene.2025.151106.
Kasprzyk, M. i in. (2025) „Enhanced N-BEATS for mid-term electricity demand forecasting”, Applied Soft Computing, 182, s. 113575. Dostępne na: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2025.113575.
Kornatka, M. i Ostrycharz, M. (2025) „Ocena jakości energii elektrycznej w zakładzie przemysłowym - studium przypadku.”, Przegląd Elektrotechniczny, 2025(1), s. 171. Dostępne na: https://doi.org/10.15199/48.2025.01.35.
Madeła, M., Zawieja, I. i Rak, M. (2025) „Decarbonizing Wastewater Systems: Thermal Energy Recovery from Sludge”, Energies, 18(21), s. 5726. Dostępne na: https://doi.org/10.3390/en18215726.
Popławski, T. (2025) „Long-Term Forecast of Peak Power Demand for Poland—Construction and Use of Simplified Forecasting Models”, Energies, 18(13), s. 3472. Dostępne na: https://doi.org/10.3390/en18133472.