Solar Power Forecasting: Using Time Series and Machine Learning
Idioma: inglés
Editorial: CRC Press, 2026
- Primera edición
- Tapa blanda
- Nuevo

Librería: Kennys Bookshop and Art Galleries Ltd., Galway, GY, IrlandaKennys Bookshop and Art Galleries Ltd.
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2026. 1st Edition. paperback. . . . . .
N° de ref. del artículo V9781032516950
- Título
- Solar Power Forecasting: Using Time Series and Machine Learning
- Autor
- Gautam, Natarajan
- Editorial
- CRC Press
- Año de publicación
- 2026
- Estado
- New
- Encuadernación
- Encuadernación de tapa blanda
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 103251695X
- ISBN 13
- 9781032516950
- Edición
- 1ª Edición
This book takes an approach that leverages methods using time series analysis, machine learning, and stochastic models to effectively forecast solar power. The goal of this book is not only to produce an accurate forecast but also to make it conducive to being used for decision-making.
Solar Power Forecasting: Using Time Series and Machine Learning combines traditional forecasting with recent advances in machine learning and data science. It uses a decision-making-oriented approach and provides probabilistic forecasts and methods as well as explains the analytical underpinnings of accuracy metrics in detail. As it illustrates through examples of how forecasting can be used in planning and operations, the book also delivers a systems-level approach.
This comprehensive resource covers various aspects of solar forecasting, including data science methods, computational techniques, and mathematical foundations. It serves as a valuable tool for practitioners, students, and experienced researchers, both in the solar power industry and in the broader field of forecasting.
Color figures can be found on Routledge.com/9781032515328 and in the eBook version.
“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
Acerca del autor
N. Gautam has been a Professor in the Department of Electrical Engineering and Computer Science at Syracuse University, NY, USA, since January 2022. Before that, he was a faculty member at Texas A&M for over 16 years and at Penn State for 8 years. In addition, Dr. Gautam has been an Amazon Scholar since Fall 2019. His research focuses on optimization and control of stochastic systems with applications in computer-communication networks, renewable energy systems, real-time logistics, and smart manufacturing. Dr. Gautam is a Fellow of the Institute for Industrial and Systems Engineers (IISE).
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Conor Kenny
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