Intelligent Data Analytics for Solar Energy Prediction and Forecasting
Sprache: Englisch
Verlag: Elsevier Inc Jul 2025, 2025
- Softcover
- Neu

Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, DeutschlandAHA-BUCH GmbH
Verkäufer:in bei ZVAB seit 14. August 2006
Zustand: Neu
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Neuware - Intelligent Data Analytics for Solar Energy Prediction and Forecasting: Advances in Resource Assessment and PV Systems Optimization explores the utilization of advanced neural networks, machine learning and data analytics techniques for solar radiation prediction, solar energy forecasting, installation and maximum power generation. The book addresses relevant input variable selection, solar resource assessment, tilt angle calculation, and electrical characteristics of PV modules, including detailed methods, coding, modeling and experimental analysis of PV power generation under outdoor conditions. It will be of interest to researchers, scientists and advanced students across solar energy, renewables, electrical engineering, AI, machine learning, computer science, information technology and engineers. In addition, R&D professionals and other industry personnel with an interest in applications of AI, machine learning, and data analytics within solar energy and energy systems will find this book to be a welcomed resource.…
Bestandsnummer des Verkäufers 9780443134821
- Titel
- Intelligent Data Analytics for Solar Energy Prediction and Forecasting
- Autor
- Amit Kuma Yadav
- Verlag
- Elsevier Inc Jul 2025
- Erscheinungsjahr
- 2025
- Zustand
- Neu
- Einband
- Taschenbuch
- Sprache
- Englisch
- ISBN-10
- 0443134820
- ISBN-13
- 9780443134821
- Artikelgewicht
- 410 Gramm
- Abmessungen
- 229x152x16 mm
Intelligent Data Analytics for Solar Energy Prediction and Forecasting: Advances in Resource Assessment and PV Systems Optimization explores the utilization of advanced neural networks, machine learning and data analytics techniques for solar radiation prediction, solar energy forecasting, installation and maximum power generation. The book addresses relevant input variable selection, solar resource assessment, tilt angle calculation, and electrical characteristics of PV modules, including detailed methods, coding, modeling and experimental analysis of PV power generation under outdoor conditions. It will be of interest to researchers, scientists and advanced students across solar energy, renewables, electrical engineering, AI, machine learning, computer science, information technology and engineers.
In addition, R&D professionals and other industry personnel with an interest in applications of AI, machine learning, and data analytics within solar energy and energy systems will find this book to be a welcomed resource.
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Über die Autorin bzw. den Autor
Hasmat Malik is a Senior Lecturer in the Department of Electrical Power Engineering, Universiti Teknologi Malaysia, Johor Bahru, Malaysia. His research interests include artificial intelligence, machine learning, and big-data analytics applied to renewable energy, smart building automation, condition monitoring, and online fault detection and diagnosis (FDD).
Dr. Majed A. Alotaibi received the B.Sc. degree in electrical engineering from King Saud University, Riyadh, Saudi Arabia in 2010. He obtained his M.A.Sc. and Ph.D. degrees in Electrical and Computer Engineering from the University of Waterloo, Waterloo, Canada in 2014 and 2018, respectively. He is currently an assistant professor in the Department of Electrical Engineering, Vice Dean for Educational and Academic Affairs and the Director of Saudi Electricity Company research chair at King Saud University, Saudi Arabia. Dr. Alotaibi has published over 40 research articles in highly ranked peer reviewed journals and has served as a reviewer for IEEE Transactions on Power Systems and IEEE Transactions on Smart Grids. He has also worked as an electrical design engineer with ABB Saudi Arabia. His research interests include application of artificial intelligence, machine learning and big-data analytics for power system planning, operation, renewable energy modeling, applied optimization and smart grid.
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