Cantitate/Preț
Produs
Total produse
Vezi coșul
Big Data Application in Power Systems de Reza Arghandeh

Big Data Application in Power Systems

Editat de Reza Arghandeh, Yuxun Zhou
en Limba Engleză Paperback – 4 iul 2024

Observăm că volumul Big Data Application in Power Systems se deschide cu o resursă esențială pentru inginerii moderni: un ghid pas cu pas pentru utilizarea analiticii de date în diagnosticarea și controlul sistemelor energetice. Această a doua ediție, publicată de ELSEVIER SCIENCE sub coordonarea editorilor Reza Arghandeh și Yuxun Zhou, pune la dispoziția specialiștilor metode concrete de procesare a datelor eterogene și spatiotemporale, esențiale pentru digitalizarea rețelelor de distribuție.

Structura volumului este organizată progresiv pentru a facilita tranziția de la teorie la execuție. Prima secțiune analizează transformarea companiilor de utilități în entități „data-driven”, abordând provocările de securitate și confidențialitate. Secțiunea a doua explorează soluții tehnice avansate, cum ar fi detectarea topologiei rețelei prin Machine Learning și utilizarea rețelelor neuronale de tip graf (Graph Neural Networks) pentru analiza evenimentelor din sistem. Ultima parte este dedicată studiilor de caz și depanării proiectelor, oferind perspective practice asupra optimizării la marginea rețelei (grid-edge).

În ceea ce privește contextul academic și profesional, abordarea diferă de Data Science and Applications for Modern Power Systems prin faptul că este mai puțin abstractă și mult mai aplicabilă în operarea zilnică a rețelelor. Dacă titluri precum Big Data Analytics Framework for Smart Grids se concentrează pe cadrele generale de lucru, volumul de față prioritizează algoritmii specifici, cum ar fi Transfer Learning pentru predicția stabilității, făcându-l un instrument tehnic riguros pentru inginerii de sistem și dezvoltatorii de tehnologii avansate pentru smart grids.

Citește tot Restrânge

Preț: 76371 lei

Preț vechi: 104357 lei
-27%

Puncte Express: 1146
Paperback (2) de la 51022 lei

Carte tipărită la comandă

Livrare economică 19 mai-02 iunie

 Adaugă în coș

Wish list
Gift list
Am citit!
Adaugă în listă

Specificații

ISBN-13: 9780443215247
ISBN-10: 0443215243
Pagini: 448
Dimensiuni: 152 x 229 mm
Greutate: 0.74 kg
Ediția:2
Editura: ELSEVIER SCIENCE

De ce să citești această carte

Găsim în această carte un instrument de lucru indispensabil pentru inginerii energetici și experții în analiză de date care doresc să implementeze soluții de Machine Learning în infrastructura electrică. Cititorul câștigă acces la strategii noi pentru decarbonizarea rețelelor și gestionarea incertitudinii, beneficiind de expertiza globală actualizată cu cele mai recente cercetări în domeniul rețelelor neuronale și al protecției datelor.

Descriere scurtă

Big Data Application in Power Systems, Second Edition presents a thorough update of the previous volume, providing readers with step-by-step guidance in big data analytics utilization for power system diagnostics, operation, and control. Divided into three parts, this book begins by breaking down the big picture for electric utilities before zooming in to examine theoretical problems and solutions in detail. Finally, the third section provides case studies and applications, demonstrating solution troubleshooting and design from a variety of perspectives and for a range of technologies.

Bringing back a team of global experts and drawing on fresh, emerging perspectives, this book provides cutting-edge advice for meeting today’s challenges in this rapidly accelerating area of power engineering.
Readers will develop new strategies and techniques for leveraging data towards real-world outcomes.


  • Provides a total refresh to include the most up-to-date research, developments, and challenges
  • Focuses on practical techniques, including rapidly modernizing monitoring systems, measurement data availability, big data handling and machine learning approaches for processing high dimensional, heterogeneous, and spatiotemporal data
  • Engages with cross-disciplinary lessons, drawing on the impact of intersectional technology including statistics, computer science, and bioinformatics
  • Includes five brand new chapters on hot topics, ranging from uncertainty decision-making to features, selection methods, and the opportunities provided by social network data

Cuprins

Section One: Harness the Big data from Power Systems
1. A Holistic Approach to Becoming a Data-driven Utility
2. Security and Data Privacy Challenges for Data-driven Utilities
3. The Role of Big Data and Analytics in Utilities Innovation
4. Big Data integration for the digitalisation and decarbonisation of distribution grids

Section Two: Put the Power of Big data into Power Systems
5. Topology Detection in Distribution Networks with Machine Learning
6. Grid Topology Identification via Distributed Statistical Hypothesis Testing
7. Learning Stable Volt/Var Controllers in Distribution Grids
8. Grid-edge Optimization and Control with Machine Learning
9. Fault Detection in Distribution Grid with Spatial-Temporal Recurrent Graph Neural Networks
10. Distribution Networks Events Analytics using Physics-Informed Graph Neural Networks
11. Transient Stability Predictions in Power Systems using Transfer Learning
12. Misconfiguration Detection of Inverter-based Units in Power Distribution Grids using Machine Learning
13. Virtual Inertia Provision from Distribution Power Systems using Machine Learning
14. Electricity Demand Flexibility Estimation in Warehouses using Machine Learning
15. Big Data Applications in Electric Power Systems: The Role of Explainable Artificial Intelligence (XAI) in Smart Grids
16. Photovoltaic and Wind Power Forecasting Using Data-Driven Techniques: an overview and a distribution-level case study
17. Grid resilience against wildfire with Machine Learning

Descriere

Descriere de la o altă ediție sau format:

Big Data Application in Power Systems brings together experts from academia, industry and regulatory agencies who share their understanding and discuss the big data analytics applications for power systems diagnostics, operation and control. Recent developments in monitoring systems and sensor networks dramatically increase the variety, volume and velocity of measurement data in electricity transmission and distribution level. The book focuses on rapidly modernizing monitoring systems, measurement data availability, big data handling and machine learning approaches to process high dimensional, heterogeneous and spatiotemporal data. The book chapters discuss challenges, opportunities, success stories and pathways for utilizing big data value in smart grids.

 

 

 

  • Provides expert analysis of the latest developments by global authorities
  • Contains detailed references for further reading and extended research
  • Provides additional cross-disciplinary lessons learned from broad disciplines such as statistics, computer science and bioinformatics
  • Focuses on rapidly modernizing monitoring systems, measurement data availability, big data handling and machine learning approaches to process high dimensional, heterogeneous and spatiotemporal data