9783030286682 - forecasting and assessing risk of individual electricity peaks (springerbriefs in mathematics of planet earth) de jacob, maria; neves, cláudia; vukadinović greetham, danica (13 resultados)
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Editorial: Springer 2019-10-07, 2019
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Editorial: Springer, 2019
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Editorial: Springer, 2019
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Editorial: Springer, 2019
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Editorial: Springer, 2019
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Taschenbuch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - The overarching aim of this open access book is to present self-contained theory and algorithms for investigation and prediction of electric demand peaks. A cross-section of popular demand forecasting algorithms from statistics, machine learning an…d mathematics is presented, followed by extreme value theory techniques with examples.In order to achieve carbon targets, good forecasts of peaks are essential. For instance, shifting demand or charging battery depends on correct demand predictions in time. Majority of forecasting algorithms historically were focused on average load prediction. In order to model the peaks, methods from extreme value theory are applied. This allows us to study extremes without making any assumption on the central parts of demand distribution and to predict beyond the range of available data. While applied on individual loads, the techniques described in this book can be extended naturally to substations, or to commercial settings.Extreme value theory techniques presented can be also used across other disciplines, for example for predicting heavy rainfalls, wind speed, solar radiation and extreme weather events. The book is intended for students, academics, engineers and professionals that are interested in short term load prediction, energy data analytics, battery control, demand side response and data science in general.
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Editorial: Springer, 2019
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Taschenbuch. Condición: Neu. Forecasting and Assessing Risk of Individual Electricity Peaks | Maria Jacob (u. a.) | Taschenbuch | Mathematics of Planet Earth | Einband - flex.(Paperback) | Englisch | 2019 | Springer | EAN 9783030286682 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Nature Customer Service Center GmbH, Europaplatz… 3, 69115 Heidelberg, productsafety[at]springernature[dot]com | Anbieter: preigu.
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Editorial: Springer, 2019
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Editorial: Springer, 2019
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Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -The overarching aim of this open access book is to present self-contained theory and algorithms for investigation and prediction of electric demand peaks. A cross-section of popular demand forecasting algorithms from statistics, mac…hine learning and mathematics is presented, followed by extreme value theory techniques with examples.In order to achieve carbon targets, good forecasts of peaks are essential. For instance, shifting demand or charging battery depends on correct demand predictions in time. Majority of forecasting algorithms historically were focused on average load prediction. In order to model the peaks, methods from extreme value theory are applied. This allows us to study extremes without making any assumption on the central parts of demand distribution and to predict beyond the range of available data. While applied on individual loads, the techniques described in this book can be extended naturally to substations, or to commercial settings. Extreme value theory techniques presented can be also used across other disciplines, for example for predicting heavy rainfalls, wind speed, solar radiation and extreme weather events. The book is intended for students, academics, engineers and professionals that are interested in short term load prediction, energy data analytics, battery control, demand side response and data science in general. 112 pp. Englisch.
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Condición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Presents a self-contained theory and algorithms for individual energy load peak predictionImplementations are available in Python in RUses case studies on publicly available data and has accessible chapters with examp…les on extreme v.
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Editorial: Springer, Springer Okt 2019, 2019
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Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -The overarching aim of this open access book is to present self-contained theory and algorithms for investigation and prediction of electric demand peaks. A cross-section of popular demand forecasting algorithms from statistics, machine… learning and mathematics is presented, followed by extreme value theory techniques with examples.In order to achieve carbon targets, good forecasts of peaks are essential. For instance, shifting demand or charging battery depends on correct demand predictions in time. Majority of forecasting algorithms historically were focused on average load prediction. In order to model the peaks, methods from extreme value theory are applied. This allows us to study extremes without making any assumption on the central parts of demand distribution and to predict beyond the range of available data.While applied on individual loads, the techniques described in this book can be extended naturally to substations, or to commercial settings.Extreme value theory techniques presented can be also used across other disciplines, for example for predicting heavy rainfalls, wind speed, solar radiation and extreme weather events. The book is intended for students, academics, engineers and professionals that are interested in short term load prediction, energy data analytics, battery control, demand side response and data science in general.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 112 pp. Englisch.
