Engineering IT-Enabled Sustainable Electricity Services : The Tale of Two Low-Cost Green Azores Islands
Idioma: inglés
Editorial: Springer, 2013
- Tapa dura
- Nuevo
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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Sustainable energy services to customers - a balanced choice and coordination of energy generated by traditional and alternative sources - are the subject of this new innovative book. The myriad factors involved in modeling an effective sustainable power system are overwhelming. The 'Green Islands' project represents a decade of work by over a dozen researchers who have developed a model designed to utilize the potential of distributed clean resources. The key is the proper use of Information Technology (IT). Sited on two islands in the Azores, the project developed the model of careful forecasting of demand and supply, down to the minute, coordinating the output of conventional power plants, wind energy, fly wheels, hydroelectricity, demand reduction, and even plug-in electric vehicles to take full advantage of the clean resources available. The energy contingencies of the remote islands are not unique. The issues of integrating promising clean technologies, such as wind, into a complex power grid are challenging in geographically far-flung, island-scale, power systems. Model-based sensing, communications, and decision-making algorithms to coordinate adaptive load management (ALM) could enable customers to utilize just-in-time (JIT), just-in-place (JIP), and just-in-context (JIC) energy resources. The distribution of flexible and efficient energy to customers is the goal. The model the authors have developed could change the way power portfolios are built. A new perspective for optimization of green energy is presented in this book. Additional data provided online via Springer represents a repository of real-world electric energy systems and its IT-enabled smarts.…
N° de ref. del artículo 9780387097350
- Título
- Engineering IT-Enabled Sustainable Electricity Services : The Tale of Two Low-Cost Green Azores Islands
- Autor
- Marija Ilic
- Editorial
- Springer
- Año de publicación
- 2013
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Buch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 038709735X
- ISBN 13
- 9780387097350
- Peso del artículo
- 976 gramos
- Dimensiones
- 241x160x34 mm
- Serie
- Libro 61 de 153: Power Systems
Model-based sensing, communications, and decision-making algorithms to coordinate adaptive load management (ALM) could enable customers to utilize just-in-time (JIT), just-in-place (JIP), and just-in-context (JIC) energy resources. The distribution of flexible and efficient energy to customers is the goal. The model the authors have developed could change the way power portfolios are built. A new perspective for optimization of green energy is presented in this book. Additional data provided online via Springer represents a repository of real-world electric energy systems and its IT-enabled smarts.
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De la contraportada
Engineering IT-Enabled Electricity Services: The Tale of Two Low-Cost Green Azores Islands covers sustainable energy services to customers - a balanced choice and coordination of energy generated by traditional and alternative sources. The Green Islands project represents a decade of work by over a dozen researchers who have developed a model designed to utilize the potential of distributed clean resources. The key is the proper use of Information Technology (IT). Sited on two islands in the Azores, the project developed the model of careful forecasting of demand and supply, down to the minute, coordinating the output of conventional power plants, wind energy, fly wheels, hydroelectricity, demand reduction, and even plug-in electric vehicles to take full advantage of the clean resources available.
This contributed volume presents methods for predicting variable resources, such as wind power generation, and analyzes the achievable accuracy of these predictions. Throughout this book, contributors show that the cost of serving customers in systems with highly uncertain generation will depend to a very large extent on how well the predictions are done. Therefore, the supporting IT technologies based on predictive models become critical to avoid the need for fast-responding storage. The model the authors have developed could change the way power portfolios are built. A new perspective for optimization of green energy is presented in this book. Data provided with the book represents a repository of real-world electric energy systems and its IT-enabled smarts.
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