Energieprognose und Steuerungsmethoden für Energiespeichersysteme in Verteilungsnetzen (PDF)
Es wird erwartet, dass das globale Stromnetz...
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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.Die Übersetzung wurde mit Hilfe von künstlicher Intelligenz durchgeführt. Eine anschließende menschliche Überarbeitung erfolgte vor allem in Bezug auf den Inhalt.Dr. Feras Alasali ist Assistenzprofessor im Fachbereich Elektrotechnik an der Hashemite University, Jordanien, und verfügt über mehr als fünf Jahre Erfahrung mit optimalen und prädiktiven Kontrollmodellen für
Ayush Sinha arbeitet als wissenschaftlicher Mitarbeiter mit Forschungsinteresse an der Anwendung und Optimierung von Algorithmen des maschinellen Lernens für die Optimierung der Bedarfssteuerung und der Cybersicherheit kritischer Infrastrukturen, während er am Indian Institute of Information Technology in Allahabad, Indien, promoviert. Er verfügt über vier Jahre Forschungserfahrung im vom C3i HUB des IIT Kanpur geförderten Projekt (Risk Averse Resilience Framework for Critical Infrastructure Security) und im indisch-norwegischen Projekt (CPSEC) im Bereich "Machine Learning Approach for Cyber Security" (in gemeinsamer Zusammenarbeit von IIT Kanpur, IIIT Allahabad und der Norwegian University of Science & Technology, Gjowik-Norwegen). Er hat einen Abschluss in Mathematik (BHU, Indien) und einen Postgraduiertenabschluss in Computeranwendungen (MNNIT Allahabad, Indien) und in Softwaresystemen (BITS Pilani, Indien). Nach dem Studium arbeitete er 9 Jahre für multinationale Unternehmen wie Tata Consultancy Services (Indien) und Ciena India Pvt. Ltd. (Indien und Kanada) als leitender Java-Entwickler in den Bereichen Telekommunikation, Layer Zero Control Plane für Glasfaserkabel und Banken/Finanzen.
- Autoren: William Holderbaum , Feras Alasali , Ayush Sinha
- 2024, 1. Aufl. 2023, 223 Seiten, Deutsch
- Verlag: Springer International Publishing
- ISBN-10: 3031454715
- ISBN-13: 9783031454714
- Erscheinungsdatum: 23.01.2024
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