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Bücher von William Holderbaum

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  • von William Holderbaum
    129,99 €

    Dieses Buch beschreibt die stochastische und prädiktive Kontrollmodellierung elektrischer Systeme, die die Herausforderung der Vorhersage des Energiebedarfs unter volatilen Bedingungen bewältigen kann.Es wird erwartet, dass das globale Stromnetz mit bedeutenden Energie- und Umweltherausforderungen konfrontiert wird, wie z. B. Treibhausgasemissionen und steigender Energieverbrauch aufgrund der Elektrifizierung von Heizung und Verkehr. Heute umfasst das Verteilungsnetz Energiequellen mit unbeständigem Nachfrageverhalten und intermittierender erneuerbarer Erzeugung. Daher wird es immer wichtiger, das Nachfrageverhalten im Niederspannungsbereich und die Anforderungen an optimale Energiemanagementsysteme zu verstehen, um Energieeinsparungen zu erzielen, Lastspitzen zu reduzieren und Gasemissionen zu verringern.Elektrische Lastprognosen sind ein wichtiges Instrument, um das hochgradig stochastische Verhalten der Stromnachfrage zu verstehen und zu antizipieren und um optimaleEnergiemanagementsysteme zu entwickeln. Lastprognosen, insbesondere probabilistische Prognosen, können fundiertere Planungs- und Managemententscheidungen unterstützen, was für künftige kohlenstoffarme Verteilungsnetze von entscheidender Bedeutung sein wird. Bei Speichervorrichtungen können Prognosen den geeigneten Kontrollzustand der Batterie optimieren. Es gibt nur wenige Bücher über Lastprognosen für Niederspannungsnetze und noch weniger Beispiele dafür, wie solche Prognosen in die Steuerung von Speichern integriert werden können.Dieses Buch stellt Material zu Lastprognosen, Regelungsalgorithmen und Energieeinsparungen vor und bietet praktische Anleitungen für Praktiker anhand von zwei Beispielen aus dem wirklichen Leben: Wohnnetze und Kräne in einem Hafenterminal.

  • 10% sparen
    von William Holderbaum, Stephen Haben & Marcus Voss
    48,00 €

    This comprehensive open access book enables readers to discover the essential techniques for load forecasting in electricity networks, particularly for active distribution networks.From statistical methods to deep learning and probabilistic approaches, the book covers a wide range of techniques and includes real-world applications and a worked examples using actual electricity data (including an example implemented through shared code). Advanced topics for further research are also included, as well as a detailed appendix on where to find data and additional reading. As the smart grid and low carbon economy continue to evolve, the proper development of forecasting methods is vital. This book is a must-read for students, industry professionals, and anyone interested in forecasting for smart control applications, demand-side response, energy markets, and renewable utilization.

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