Bis zu 50 % günstiger als neu 3 Jahre rebuy Garantie Professionelles Refurbishment
ElektronikMedien
Tipps & News
AppleAlle anzeigen
TabletsAlle anzeigen
HandyAlle anzeigen
Fairphone
AppleAlle anzeigen
iPhone Air Generation
GoogleAlle anzeigen
Pixel Fold
HonorAlle anzeigen
HuaweiAlle anzeigen
Honor SerieY-Serie
NothingAlle anzeigen
OnePlusAlle anzeigen
OnePlus 11 GenerationOnePlus 12 Generation
SamsungAlle anzeigen
Galaxy XcoverWeitere Modelle
SonyAlle anzeigen
Weitere Modelle
XiaomiAlle anzeigen
Weitere Modelle
Tablets & eBook ReaderAlle anzeigen
Google
AppleAlle anzeigen
HuaweiAlle anzeigen
MatePad Pro Serie
MicrosoftAlle anzeigen
XiaomiAlle anzeigen
Kameras & ZubehörAlle anzeigen
ObjektiveAlle anzeigen
System & SpiegelreflexAlle anzeigen
WearablesAlle anzeigen
Fitness TrackerAlle anzeigen
SmartwatchesAlle anzeigen
Xiaomi
Konsolen & ZubehörAlle anzeigen
Lenovo Legion GoMSI Claw
NintendoAlle anzeigen
Nintendo Switch Lite
PlayStationAlle anzeigen
XboxAlle anzeigen
Audio & HiFiAlle anzeigen
KopfhörerAlle anzeigen
FairphoneGoogle
LautsprecherAlle anzeigen
Beats by Dr. DreGoogleYamahatonies
iPodAlle anzeigen

Handgeprüfte Gebrauchtware

Bis zu 50 % günstiger als neu

Der Umwelt zuliebe

Multi-Year Time-Series-Based Power System Planning with Hybrid Optimization and Supervised Learning Methods

Florian Schäfer (Broschiert, Englisch)

Keine Bewertungen vorhanden
Optischer Zustand
Beschreibung
The increasing share of renewable energy sources in the power system necessitates new planning methods for power systems. On the one hand, flexible operational measures must be included in planning. On the other hand, conventional measures have to be considered. In this thesis, a multi-year planning strategy for meshed high voltage (HV) systems is proposed considering operational flexibility as well as conventional planning measures. The defined optimization problem is solved by a hybrid optimization algorithm combining the advantages of heuristic and mathematical programming approaches. A reduction of the high computational effort of time series simulations is achieved by several strategies, which are integrated into the open-source tool pandapower. Furthermore, several machine learning algorithms are compared. The developed hybrid optimization method is a combination of the Iterated Local Search metaheuristic and a linear optimization model. This combination increases convergence while reducing simulation time in comparison to the existing methods. Finally, two case studies show the applicability of the developed planning framework for a real HV power system model.
Dieses Produkt haben wir gerade leider nicht auf Lager.
ab 2,79 €
Derzeit nicht verfügbar
Derzeit nicht verfügbar

Handgeprüfte Gebrauchtware

Bis zu 50 % günstiger als neu

Der Umwelt zuliebe

Technische Daten


Erscheinungsdatum
15.03.2021
Sprache
Englisch
EAN
9783737609357
Herausgeber
Kassel University Press
Serien- oder Bandtitel
Energy Management and Power System Operation
Sonderedition
Nein
Autor
Florian Schäfer
Seitenanzahl
202
Einbandart
Broschiert
Einbandart Details
Paperback

Warnhinweise und Sicherheitsinformationen

Informationen nach EU Data Act

-.-
Leider noch keine Bewertungen
Leider noch keine Bewertungen
Schreib die erste Bewertung für dieses Produkt!
Wenn du eine Bewertung für dieses Produkt schreibst, hilfst du allen Kund:innen, die noch überlegen, ob sie das Produkt kaufen wollen. Vielen Dank, dass du mitmachst!