Artificial Intelligence Techniques in Power Systems Operations and Analysis
Ein elektrisches Energiesystem besteht aus einer großen Anzahl von Teilsystemen zur Erzeugung, Übertragung und Verteilung. Es handelt sich um ein sehr großes und komplexes System, dessen Installation und Verwaltung daher sehr schwierig ist. Ein elektrisches System ist im Wesentlichen ein sehr großes Netzwerk mit sehr großen Datensätzen. Der Umgang mit diesen Datensätzen kann viel Zeit für die Analyse und anschließende Umsetzung erfordern. Ein elektrisches System ist notwendig, kann aber auch sehr gefährlich sein, wenn es nicht richtig betrieben und kontrolliert wird. Die Nachfrage nach Strom steigt ständig, so dass die Aufrechterhaltung der Lastnachfrage ohne Überlastung des Systems Herausforderungen und Schwierigkeiten mit sich bringt.
Die Planung, Installation, der Betrieb und die Kontrolle eines so großen Systems erfordern daher neue Technologien. Anwendungen der künstlichen Intelligenz (KI) verfügen über viele Schlüsselfunktionen, die ein Stromsystem unterstützen und den gesamten Betrieb des Stromsystems steuern können. KI-basierte Anwendungen können die großen Datenmengen eines Stromnetzes verwalten. Sie können auch bei der Planung von Kraftwerken, der Modellierung von Anlagenlayouts, der Optimierung der Lastverteilung und der schnellen Reaktion auf Steuergeräte helfen. Diese Anwendungen und ihre Techniken haben sich in vielen Bereichen der Energieversorgungstechnik bewährt.
Der Schwerpunkt von Artificial Intelligence Techniques in Power Systems Operations and Analysis liegt auf den verschiedenen Herausforderungen, die sich in Energiesystemen ergeben, und darauf, wie KI-Techniken helfen, diese Herausforderungen zu bewältigen. Es werden wichtige Bereiche der Stromnetzanalyse und die Implementierung von KI-gestützten Analysetechniken untersucht. Das Buch hilft Akademikern und Forschern zu verstehen, wie KI für einen effizienteren Betrieb eingesetzt werden kann. Es werden mehrere KI-Techniken und ihre Anwendung erläutert. Außerdem werden relevante Datensätze und Fallstudien vorgestellt.
Zu den Highlights gehören:
⬤ Verbesserung der Stromqualität durch PV-UPQC bei nichtlinearer Last.
⬤ Energiemanagement eines Nanogrids mit Hilfe von Deep Learning aus IoT-Umgebungen.
⬤ Rolle der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens in Energiesystemen mit Fehlererkennung und -diagnose.
⬤ Techniken zur Optimierung der AC-Leistung.
⬤ Künstliche Intelligenz und Techniken des maschinellen Lernens in der Automatisierung von Energiesystemen.
| ISBN: | 9781032294865 |
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| Verlag: | |
| Sprache: | Englisch |
| Einband: | Hardcover |
| Erscheinungsjahr: | 2023 |
| Seitenzahl: | 224 |
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