Intelligente Zählerdatenanalyse: Modellierung, Aggregation und Vorhersage des Stromverbraucherverhaltens

Originaltitel:

Smart Meter Data Analytics: Electricity Consumer Behavior Modeling, Aggregation, and Forecasting

Inhalt des Buches:

Übersicht für Smart Meter Data Analytics. - Komprimierung von Smart-Meter-Daten auf der Grundlage der Identifizierung von Lastmerkmalen.

- Ein kombinierter datengesteuerter Ansatz zur Erkennung von Stromdiebstahl. - GAN-basiertes Modell für die Lastgenerierung in Privathaushalten. - Ensemble Clustering für die Extraktion von individuellen Stromverbrauchsmustern.

- Sparse and Redundant Representation-Based Partial Usage Pattern Extraction. - Datengesteuerte personalisierte Preisgestaltung im Einzelhandel unter Verwendung von Smart-Meter-Daten. - Deep Learning-basierte Identifizierung soziodemographischer Informationen.

- Domänenübergreifende Merkmalsauswahl und Kodierung für das Energieverhalten von Haushalten. - Clustering von Stromverbrauchsverhaltensdynamiken für Big Data Anwendungen. - Verbesserung der kurzfristigen probabilistischen Lastprognose für Haushalte mit Quantile LSTM.

- Eine Ensemble-Prognosemethode für die aggregierte Last mit Unterprofilen. - Ausblick auf zukünftige Forschungsfragen zur Analyse von Smart-Meter-Daten.

Weitere Daten des Buches:

• ISBN: 9789811526268
• Autor: Yi Wang
• Verlag: Springer Nature
• Einband: Taschenbuch