Descripción
Este libro ofrece una visión relativamente completa de los métodos de toma de decisiones basados en datos para la innovación en servicios energéticos y la optimización de sistemas energéticos. A través de la provisión de servicios energéticos personalizados y la mejora de la eficiencia energética, el libro puede contribuir a la transformación verde del sistema energético y al desarrollo sostenible de la sociedad. El libro ofrece una nueva forma de lograr una gestión inteligente de la energía, basada en varios métodos de minería de datos y aprendizaje automático, que incluyen agrupamiento difuso, agrupamiento basado en formas, agrupamiento de conjuntos, aprendizaje profundo y aprendizaje por refuerzo. Se presentan las aplicaciones de estos métodos basados en datos para mejorar la eficiencia energética y apoyar la innovación en servicios energéticos. Además, este libro también investiga el papel de la cadena de bloques en el apoyo a la innovación del comercio de electricidad entre pares (P2P), apoyando así la gestión inteligente de la energía. El alcance general de este libro incluye principalmente la agrupación de cargas, la previsión de cargas, la respuesta a la demanda basada en precios, la respuesta a la demanda basada en incentivos y el comercio de electricidad basado en la cadena de bloques de energía. La audiencia prevista del libro incluye investigadores e ingenieros en áreas relacionadas, estudiantes de posgrado y pregrado universitarios, y otros públicos en general interesados. Las características importantes del libro son: (1) introduce varios métodos basados en datos para lograr diferentes tareas de gestión inteligente de la energía; (2) investiga el papel de los métodos basados en datos en el apoyo a diversas innovaciones en servicios energéticos; y (3) explora la cadena de bloques de energía en el comercio de electricidad P2P, y así apoya la gestión inteligente de la energía.
Autor: Kaile Zhou, Lulu Wen
Editorial: Springer
Publicado: 06/02/2023
Páginas: 310
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 1.01lbs
Tamaño: 9.21h x 6.14w x 0.69d
ISBN13: 9789811693625
ISBN10: 9811693625
Categorías BISAC:
- Empresa y Economía | Economía | General
- Informática | Administración y gestión de bases de datos
- Ciencia | Ciencias ambientales (véase también Química | Medio ambiente)
Sobre el autor
Kaile Zhou obtuvo su licenciatura y doctorado en la Universidad Tecnológica de Hefei, Hefei, China, en 2010 y 2014, respectivamente. Fue investigador visitante en la Universidad de Arizona, Tucson, AZ, EE. UU., y becario de investigación postdoctoral en la Universidad de la Ciudad de Hong Kong, RAE de Hong Kong, China. Actualmente es profesor de Ciencias de la Gestión e Ingeniería en la Universidad Tecnológica de Hefei. Sus intereses de investigación incluyen la optimización de sistemas energéticos, los servicios energéticos integrados y la toma de decisiones basada en datos.
Lulu Wen obtuvo su licenciatura en la Escuela de Transporte y Gestión de la Universidad Marítima de Dalian, Dalian, China, en 2016, y el doctorado en la Escuela de Gestión de la Universidad Tecnológica de Hefei, Hefei, China, en 2021. Fue investigador visitante en el Laboratorio Nacional Lawrence Berkeley de 2019 a 2020. Actualmente es ingeniero en Hithink RoyalFlush Information Network Co., Ltd., Hangzhou, China. Sus intereses de investigación actuales incluyen el análisis de big data y la gestión inteligente de la energía.