Advanced Optimization Methods and Big Data Applications in Energy Demand Forecast
Der Einsatz von Datensammlern in Energiesystemen nimmt immer mehr zu. So werden beispielsweise intelligente Sensoren in Energieerzeugungs- und -verbrauchssystemen inzwischen in großem Umfang eingesetzt.
Dies bedeutet, dass riesige Datenmengen erzeugt werden, die analysiert werden müssen, um nützliche Erkenntnisse daraus zu gewinnen. Solche Big Data bieten eine Reihe von Möglichkeiten und Herausforderungen für eine fundierte Entscheidungsfindung.
In den letzten Jahren haben Forscher sehr aktiv an der Entwicklung effektiver und leistungsfähiger Techniken gearbeitet, um mit den riesigen Datenmengen umzugehen. Solche Ansätze können im Kontext der Energieerzeugung und des Energieverbrauchs eingesetzt werden, wenn man die Menge der Daten berücksichtigt, die durch alle Proben und Messungen erzeugt werden, und wenn man viele zusätzliche Merkmale einbezieht. So werden automatisierte Methoden des maschinellen Lernens zur Extraktion relevanter Muster, Hochleistungsrechner oder Datenvisualisierung erfolgreich für die Energiebedarfsprognose eingesetzt.
Vor diesem Hintergrund sammelt diese Sonderausgabe die neuesten Forschungsergebnisse zu relevanten Themen, insbesondere zu Energiebedarfsprognosen und dem Einsatz fortschrittlicher Optimierungsmethoden und Big-Data-Techniken. Mit Energie meinen wir hier jede Art von Energie, z. B. Strom, Sonne, Mikrowellen oder Wind.
| ISBN: | 9783036508627 |
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| Einband: | Hardcover |
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