Isbn: 9789811964923 - prediction techniques for renewable energy generation and load demand forecasting (lecture notes in electrical engineering, 956, band 956) (2 Ergebnisse)

ISBN
Mit der Detailsuche verfeinern

Optimieren Sie Ihre Suche

  • Bücher (2)

  • Neu (2)

bis

Benutzerdefinierte Preisspanne (EUR)

bis

  • Sprache: Englisch

    Verlag: Springer, 2024

    9811964920 / 9789811964923

    • Softcover

    Anbieter: preigu, Osnabrück, Deutschlandpreigu

    Verkäufer/-in mit 5 Sternen
    Verkäufer/-in kontaktieren

    Zustand: Neu

    EUR 149,10

    EUR 70,00 Versand 
    Versand von Deutschland nach USA

    Anzahl: 5 verfügbar

    Taschenbuch. Zustand: Neu. Prediction Techniques for Renewable Energy Generation and Load Demand Forecasting | Anuradha Tomar (u. a.) | Taschenbuch | Lecture Notes in Electrical Engineering | xii | Englisch | 2024 | Springer | EAN 9789811964923 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.

  • Sprache: Englisch

    Verlag: Springer, 2024

    9811964920 / 9789811964923

    • Softcover

    Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, DeutschlandAHA-BUCH GmbH

    Verkäufer/-in mit 5 Sternen
    Verkäufer/-in kontaktieren

    Zustand: Neu

    EUR 237,67

    EUR 30,50 Versand 
    Versand von Deutschland nach USA

    Anzahl: 1 verfügbar

    Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book provides an introduction to forecasting methods for renewable energy sources integrated with existing grid. It consists of two sections; the first one is on the generation side forecasting methods, while the second section deals with the different ways of load forecasting. It broadly includes artificial intelligence, machine learning, hybrid techniques and other state-of-the-art techniques for renewable energy and load predictions. The book reflects the state of the art in distributed generation system and future microgrids and covers theory, algorithms, simulations and case studies. It offers invaluable insights through this valuable resource to students and researchers working in the fields of renewable energy, integration of renewable energy with existing grid and electrical distribution network.