• Kapcsolat

  • Hírlevél

  • Rólunk

  • Szállítási lehetőségek

  • Prospero könyvpiaci podcast

  • Hírek

  • Advances in Artificial Intelligence for Renewable Energy Systems and Energy Autonomy

    Advances in Artificial Intelligence for Renewable Energy Systems and Energy Autonomy by Manshahia, Mukhdeep Singh; Kharchenko, Valeriy; Weber, Gerhard-Wilhelm; Vasant, Pandian;

    Sorozatcím: EAI/Springer Innovations in Communication and Computing;

      • 20% KEDVEZMÉNY?

      • A kedvezmény csak az 'Értesítés a kedvenc témákról' hírlevelünk címzettjeinek rendeléseire érvényes.
      • Kiadói listaár EUR 181.89
      • Az ár azért becsült, mert a rendelés pillanatában nem lehet pontosan tudni, hogy a beérkezéskor milyen lesz a forint árfolyama az adott termék eredeti devizájához képest. Ha a forint romlana, kissé többet, ha javulna, kissé kevesebbet kell majd fizetnie.

        75 438 Ft (71 846 Ft + 5% áfa)
      • Kedvezmény(ek) 20% (cc. 15 088 Ft off)
      • Kedvezményes ár 60 351 Ft (57 477 Ft + 5% áfa)

    75 438 Ft

    db

    Beszerezhetőség

    Megrendelésre a kiadó utánnyomja a könyvet. Rendelhető, de a szokásosnál kicsit lassabban érkezik meg.

    Why don't you give exact delivery time?

    A beszerzés időigényét az eddigi tapasztalatokra alapozva adjuk meg. Azért becsült, mert a terméket külföldről hozzuk be, így a kiadó kiszolgálásának pillanatnyi gyorsaságától is függ. A megadottnál gyorsabb és lassabb szállítás is elképzelhető, de mindent megteszünk, hogy Ön a lehető leghamarabb jusson hozzá a termékhez.

    A termék adatai:

    • Kiadás sorszáma 2023
    • Kiadó Springer International Publishing
    • Megjelenés dátuma 2024. június 16.
    • Kötetek száma 1 pieces, Book

    • ISBN 9783031264986
    • Kötéstípus Puhakötés
    • Lásd még 9783031264955
    • Terjedelem285 oldal
    • Méret 235x155 mm
    • Nyelv angol
    • Illusztrációk XXII, 285 p. 116 illus., 90 illus. in color. Illustrations, black & white
    • 571

    Kategóriák

    Hosszú leírás:

    This book provides readers with emerging research that explores the theoretical and practical aspects of implementing new and innovative artificial intelligence (AI) techniques for renewable energy systems. The contributions offer broad coverage on economic and promotion policies of renewable energy and energy-efficiency technologies, the emerging fields of neuro-computational models and simulations under uncertainty (such as fuzzy-based computational models and fuzzy trace theory), evolutionary computation, metaheuristics, machine learning applications, advanced optimization, and stochastic models. This book is a pivotal reference for IT specialists, industry professionals, managers, executives, researchers, scientists, and engineers seeking current research in emerging perspectives in artificial intelligence, renewable energy systems, and energy autonomy.

    Több

    Tartalomjegyzék:

    Chapter 1. General Approaches to Assessing Electrical Load of Agro-Industrial Complex Facilities When Justifying the Parameters of the Photovoltaic Power System.- Chapter 2. RBFNN for MPPT Controller in Wind Energy Harvesting System.- Chapter 3. Simulation Optimum Performance All-Wheels Plug-In Hybrid Electric Vehicle.- Chapter 4. Artificial Intelligence application to flexibility provision in energy management system: a survey.- Chapter 5. Machine Learning Applications for Renewable Energy Systems.- Chapter 6. New Technologies and Equipment For Smelting Technical Silicon.- Chapter 7. Reconfiguration of distribution network considering photovoltaic system placement based on metaheuristic algorithms.- Chapter 8. Technology of Secondary Cast Polycrystalline Silicon And Its Application In The Production Of Solar Cells.- Chapter 9. Machine Learning Applications for Renewable based Energy Systems.- Chapter 10. Bi-Objective Optimal Scheduling of Smart Homes Appliances using Artificial Intelligence.- Chapter 11. Optimal placement of photovoltaic systems and wind turbines in distribution systems by using Northern Goshawk Optimization algorithm.- Chapter 12. Granulated silicon and thermal energy converters on its basis.- Chapter 13. Security Constrained Unit Commitment with Wind Energy Resource using Universal Generating Function.

    Több