Cantitate/Preț
Produs
Total produse
Vezi coșul
Advanced Data Analytics for Power Systems de Ali Tajer

Advanced Data Analytics for Power Systems

Editat de Ali Tajer, Samir M Perlaza, H. Vincent Poor
en Limba Engleză Hardback – 13 mai 2021

Considerăm că modernizarea rețelelor electrice nu mai este doar o problemă de inginerie electrică, ci una de procesare masivă a datelor. Un exemplu elocvent prezentat în volum este utilizarea senzorilor activi pentru detectarea rapidă a anomaliilor: în loc să aștepte pasiv semnalele de eroare, sistemul interoghează strategic rețeaua pentru a izola defectele de transmisie înainte ca acestea să propage o pană sistemică. Această abordare transformă mentenanța reactivă într-o strategie de securitate proactivă. Ne-a atras atenția rigoarea matematică cu care Advanced Data Analytics for Power Systems tratează intersecția dintre sistemele de putere și știința datelor. Structura operei este una progresivă și extrem de tehnică. Primele capitole pun bazele învățării topologiilor de rețea și a prognozei probabilistice, trecând apoi spre aplicații complexe de deep learning și teoria matricelor aleatorii pentru analiza datelor spatio-temporale. Ultimele secțiuni sunt critice pentru contextul geopolitic actual, explorând vulnerabilitățile la atacuri cibernetice bayesiene și protecția datelor private colectate de contoarele inteligente. Cititorul care a aplicat deja conceptele fundamentale din Big Data Application in Power Systems va găsi aici nivelul următor de abstractizare și specializare. În timp ce lucrarea menționată anterior se concentrează pe gestionarea volumului de date, volumul editat de Ali Tajer și H. Vincent Poor oferă algoritmii specifici pentru optimizarea distribuită la scară largă. Spre deosebire de lucrarea lui I. Bayram, Plug-In Electric Vehicle Integration, care se focalizează pe infrastructura de transport sustenabil, acest volum acționează ca o „creier” centralizat, oferind cadrul teoretic necesar pentru a asigura stabilitatea întregului sistem în care sunt integrate aceste vehicule.

Citește tot Restrânge

Preț: 75700 lei

Preț vechi: 88023 lei
-14%

Puncte Express: 1136

Carte disponibilă

Livrare economică 27 mai-10 iunie

 Adaugă în coș

Wish list
Gift list
Am citit!
Adaugă în listă

Specificații

ISBN-13: 9781108494755
ISBN-10: 1108494757
Pagini: 598
Dimensiuni: 198 x 249 x 33 mm
Greutate: 1.27 kg
Editura: Cambridge University Press
Locul publicării:Cambridge, United Kingdom

De ce să citești această carte

Apreciem această lucrare ca fiind o resursă esențială pentru cercetătorii și inginerii care doresc să stăpânească instrumentele matematice din spatele Smart Grid. Cititorul va câștiga o înțelegere profundă a modului în care teoria grafurilor și învățarea statistică pot preveni colapsul rețelelor electrice, transformând datele brute în decizii operaționale de înaltă precizie și securitate cibernetică.

Despre autor

Editorii volumului sunt figuri proeminente în mediul academic internațional. H. Vincent Poor este recunoscut pentru contribuțiile sale vaste în teoria semnalelor și securitatea rețelelor, fiind profesor la Universitatea Princeton. Ali Tajer și Samir M. Perlaza completează această expertiză prin cercetări avansate în teoria informației și statistică aplicată. Împreună, aceștia au coordonat o echipă de cercetători de elită pentru a oferi o viziune unitară asupra provocărilor analitice din ingineria sistemelor de putere moderne.

Descriere scurtă

Experts in data analytics and power engineering present techniques addressing the needs of modern power systems, covering theory and applications related to power system reliability, efficiency, and security. With topics spanning large-scale and distributed optimization, statistical learning, big data analytics, graph theory, and game theory, this is an essential resource for graduate students and researchers in academia and industry with backgrounds in power systems engineering, applied mathematics, and computer science.

Cuprins

Introduction; Preface Ali Tajer, Samir M. Perlaza and H. Vincent Poor; 1. Learning power grid topologies Guido Cavraro, Vassilis Kekatos, Liang Zhang and Georgios B. Giannakis; 2. Probabilistic forecasting of power system and market operations Yuting Ji, Lang Tong and Weisi Deng; 3. Deep learning in power systems Yue Zhao and Baosen Zhang; 4. Estimating the system state and network model errors Ali Abur, Murat Gol and Yuzhang Lin; 5. Quickest detection and isolation of tranmission line outages Venugopal V. Veeravalli and Alejandro Dominguez-Garcia; 6. Active sensing for quickest anomaly detection Ali Tajer and Javad Heydari; 7. Random matrix theory for analyzing spatio-temporal data Robert Qiu, Xing He, Lei Chu and Xin Shi; 8. Graph-theoretic analysis of power grid robustness Dorcas Ofori-Boateng, Asim Kumer Dey, Yulia R. Gel and H. Vincent Poor; 9. Bayesian attacks Inaki Esnaola, Samir M Perlaza and Ke Sun; 10. Smart meter data privacy Giulio Giaconia, Deniz Gunduz and H. Vincent Poor; 11. Data quality and privacy enhancement Meng Wang and Joe H Chow; 12. Frequency estimation using voltage phasor angles revisited Danilo P. Mandic, Sithan Kanna, Yili Xia and Anthony G. Constantinides; 13. Graph signal processing for the power grid Anna Scaglione, Raksha Ramakrishna and Mahdi Jamei; 14. A sparse representation approach for anomaly identification Hao Zhu and Chen Chen; 15. Uncertainty-aware power systems operation Daniel Bienstock; 16. Distributed optimization for power and energy systems Emiliano Dall'Anese and Nikolaos Gatsis; 17. Distributed load management Changhong Zhao, Vijay Gupta and Ufuk Topcu; 18. Analytical models for emerging energy storage applications I. Safak Bayram and Michael Devetsikiotis; 19. Distributed power consumption scheduling Samson Lasaulce, Olivier Beaude and Mauricio Gonz´alez; 20. Electric vehicles and mean-field Dario Bauso and Toru Namerikawa; 21. Prosumer behaviour: decision making with bounded horizon Mohsen Rajabpour, Arnold Glass, Robert Mulligan and Narayan B. Mandayam; 22. Storage allocation for price volatility management in electricity markets Amin Masoumzadeh, Ehsan Nekouei and Tansu Alpcan.

Recenzii

'There are only a few industries that generate an equally large amount of data with a comparable variety, and societal importance. Data analytics is thus rightfully at the heart of modern power systems operations and planning. Focusing on applications in power systems, this book gives an excellent account of recent developments and of the broad range of algorithms and tools in the area of data analytics, as well as of the applications of these tools for solving challenging problems from a novel angle. Covering a wide range of fundamental problems, from state estimation to load scheduling and anomaly detection, the book is not only an excellent source of inspiration, but can also serve as an extensive reference for the gamut of operational problems faced in the power industry.' György Dán, KTH Royal Institute of Technology
'The editors have brought together leading researchers at the intersection of data analytics and power systems to provide us with an authoritative reference that is comprehensive, coherent and timely. It treats classical topics such as state estimation, optimal power flow, and anomaly identification, as well as emerging topics such as phase measurement unit data recovery and privacy, probabilistic price forecasting, and distributed load management. It introduces a wide array of modern techniques to power system analysis from sparse representation, graph signal processing, distributed and feedback optimization, statistics and random matrix theory, deep learning, and mean field games. A useful reference for students, researchers, and practitioners.' Steven Low, Caltech