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Spatio-Temporal Data Analytics for Wind Energy Integration
Lei Yang, Miao He, Junshan Zhang, Vijay Vittal (Broschiert, Englisch)
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Beschreibung
This SpringerBrief presents spatio-temporal data analytics for wind energy integration using stochastic modeling and optimization methods. It explores techniques for efficiently integrating renewable energy generation into bulk power grids. The operational challenges of wind, and its variability are carefully examined.
A spatio-temporal analysis approach enables the authors to develop… Markov-chain-based short-term forecasts of wind farm power generation. To deal with the wind ramp dynamics, a support vector machine enhanced Markov model is introduced. The stochastic optimization of economic dispatch (ED) and interruptible load management are investigated as well.
Spatio-Temporal Data Analytics for Wind Energy Integration is valuable for researchers and professionals working towards renewable energy integration. Advanced-level students studying electrical, computer and energy engineering should also find the content useful. 53,49 €
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Technische Daten
Erscheinungsdatum
03.12.2014
Sprache
Englisch
EAN
9783319123189
Herausgeber
Springer International Publishing
Serien- oder Bandtitel
SpringerBriefs in Electrical and Computer Engineering
Sonderedition
Nein
Autor
Lei Yang, Miao He, Junshan Zhang, Vijay Vittal
Seitenanzahl
80
Auflage
1
Einbandart
Broschiert
Schlagwörter
Distributional forecast, Economic dispatch, Graphical learning, Markov chains, Point forecast, Short-term wind power forecast, Spatio-temporal analysis, Stochastic optimization, Support vector machines, Wind farm
Thema-Inhalt
THV - Alternative und erneuerbare Energiequellen und -technik
UNF - Data Mining
UYQE - Wissensbasierte Systeme, Expertensysteme
RN - Umwelt
THR - Elektrotechnik
TH - Energietechnik, Elektrotechnik und Energiemaschinenbau
Höhe
235 mm
Breite
15.5 cm
Hersteller: Springer Nature Customer Service Center GmbH, ProductSafety@springernature.com
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