Dieses Buch bietet leistungsstarke Werkzeuge für Entwurf, Simulation, Steuerung, Schätzung, Fehlerdiagnose und fehlertolerante Steuerung in modernen intelligenten Netzen (SG) und erneuerbaren Energiesystemen (RES). Als eines der wichtigsten Glieder, um ein Netz intelligenter zu machen, spielt die Lastprognose eine bedeutende Rolle. Die zuverlässige Vorhersage des Lastbedarfs trägt zum effizienten und wirtschaftlichen Betrieb und zur Planung des Stromsystems bei. Die nichtlineare Natur des elektrischen Lastbedarfs bestätigt die Fähigkeit des künstlichen neuronalen Netzes, die nichtlineare Beziehung von Eingängen und Ausgängen zu berechnen. Es gibt viele Methoden wie Expertensysteme, Fuzzy-Logik und künstliche neuronale Netze usw., die für die Lastprognose eingesetzt werden. In diesem Buch wird ein auf einem Personalcomputer basierendes Expertensystem mit einem künstlichen neuronalen Netz für die Smart-Grid-Prognose dargestellt. MATLAB SIMULINK wird als Programmiersprache verwendet.
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Bibhu Prasad Ganthia, Assistenzprofessor, Elektrotechnik, IGIT, Sarang, Dhenkanal, Odisha Dr. S. Kaliappan, Assistenzprofessor, Grad II, EEE-Abteilung, Kumaraguru College of Technology, Tamilnadu M. Suresh, Assistenzprofessor Senior Grade, Elektronik und Kommunikationstechnik, Kongu Engineering College, Erode, Tamilnadu
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Anbieter: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Deutschland
Taschenbuch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Dieses Buch bietet leistungsstarke Werkzeuge für Entwurf, Simulation, Steuerung, Schätzung, Fehlerdiagnose und fehlertolerante Steuerung in modernen intelligenten Netzen (SG) und erneuerbaren Energiesystemen (RES). Als eines der wichtigsten Glieder, um ein Netz intelligenter zu machen, spielt die Lastprognose eine bedeutende Rolle. Die zuverlässige Vorhersage des Lastbedarfs trägt zum effizienten und wirtschaftlichen Betrieb und zur Planung des Stromsystems bei. Die nichtlineare Natur des elektrischen Lastbedarfs bestätigt die Fähigkeit des künstlichen neuronalen Netzes, die nichtlineare Beziehung von Eingängen und Ausgängen zu berechnen. Es gibt viele Methoden wie Expertensysteme, Fuzzy-Logik und künstliche neuronale Netze usw., die für die Lastprognose eingesetzt werden. In diesem Buch wird ein auf einem Personalcomputer basierendes Expertensystem mit einem künstlichen neuronalen Netz für die Smart-Grid-Prognose dargestellt. MATLAB SIMULINK wird als Programmiersprache verwendet. 68 pp. Deutsch. Bestandsnummer des Verkäufers 9786203829945
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Taschenbuch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Dieses Buch bietet leistungsstarke Werkzeuge für Entwurf, Simulation, Steuerung, Schätzung, Fehlerdiagnose und fehlertolerante Steuerung in modernen intelligenten Netzen (SG) und erneuerbaren Energiesystemen (RES). Als eines der wichtigsten Glieder, um ein Netz intelligenter zu machen, spielt die Lastprognose eine bedeutende Rolle. Die zuverlässige Vorhersage des Lastbedarfs trägt zum effizienten und wirtschaftlichen Betrieb und zur Planung des Stromsystems bei. Die nichtlineare Natur des elektrischen Lastbedarfs bestätigt die Fähigkeit des künstlichen neuronalen Netzes, die nichtlineare Beziehung von Eingängen und Ausgängen zu berechnen. Es gibt viele Methoden wie Expertensysteme, Fuzzy-Logik und künstliche neuronale Netze usw., die für die Lastprognose eingesetzt werden. In diesem Buch wird ein auf einem Personalcomputer basierendes Expertensystem mit einem künstlichen neuronalen Netz für die Smart-Grid-Prognose dargestellt. MATLAB SIMULINK wird als Programmiersprache verwendet.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 68 pp. Deutsch. Bestandsnummer des Verkäufers 9786203829945
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Taschenbuch. Zustand: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Dieses Buch bietet leistungsstarke Werkzeuge für Entwurf, Simulation, Steuerung, Schätzung, Fehlerdiagnose und fehlertolerante Steuerung in modernen intelligenten Netzen (SG) und erneuerbaren Energiesystemen (RES). Als eines der wichtigsten Glieder, um ein Netz intelligenter zu machen, spielt die Lastprognose eine bedeutende Rolle. Die zuverlässige Vorhersage des Lastbedarfs trägt zum effizienten und wirtschaftlichen Betrieb und zur Planung des Stromsystems bei. Die nichtlineare Natur des elektrischen Lastbedarfs bestätigt die Fähigkeit des künstlichen neuronalen Netzes, die nichtlineare Beziehung von Eingängen und Ausgängen zu berechnen. Es gibt viele Methoden wie Expertensysteme, Fuzzy-Logik und künstliche neuronale Netze usw., die für die Lastprognose eingesetzt werden. In diesem Buch wird ein auf einem Personalcomputer basierendes Expertensystem mit einem künstlichen neuronalen Netz für die Smart-Grid-Prognose dargestellt. MATLAB SIMULINK wird als Programmiersprache verwendet. Bestandsnummer des Verkäufers 9786203829945
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Anbieter: preigu, Osnabrück, Deutschland
Taschenbuch. Zustand: Neu. LASTPROGNOSE FÜR SMART GRID MIT MATLAB | Analyse & Fallstudien | Bibhu Prasad Ganthia (u. a.) | Taschenbuch | 68 S. | Deutsch | 2021 | Verlag Unser Wissen | EAN 9786203829945 | Verantwortliche Person für die EU: Verlag Unser Wissen, Brivibas Gatve 197, 1039 RIGA, LITAUEN, customerservice[at]vdm-vsg[dot]de | Anbieter: preigu. Bestandsnummer des Verkäufers 120361436
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