Digital Twin Technology and Smart Grid
Sprache: Englisch
Verlag: Elsevier - Health Sciences Division, US, 2026
- Softcover
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Digital Twin Technology and Smart Grid explores the intersection of these technologies that are essential for the evolution of energy systems. The book explains how it utilizes intelligent wireless sensor networks, the Internet of Things, artificial intelligence, machine learning, cloud, edge, and fog-computing to monitor power consumption. It discusses how security risks and privacy challenges can be accommodated and explains the ethical/legal implications of collecting data. As the global energy landscape moves toward greater sustainability and decentralization, digital twins present unprecedented opportunities to enhance grid efficiency, bolster resilience, and support the integration of renewable energy sources.The integration of Digital Twin (DT) technology with Smart Grids (SG) represents a groundbreaking development in energy management, making this a highly significant and timely topic. As urban areas expand and energy demands rise, the need for more efficient, sustainable, and resilient energy systems becomes critical. DT technology, with its ability to create real-time, virtual replicas of physical systems, offers unprecedented opportunities for enhancing the performance, reliability, and security of smart grids.…
Bestandsnummer des Verkäufers LU-9780443366642
- Titel
- Digital Twin Technology and Smart Grid
- Autor
- Antoine Bagula
- Verlag
- Elsevier - Health Sciences Division, US
- Erscheinungsjahr
- 2026
- Zustand
- New
- Einband
- Paperback
- Sprache
- Englisch
- ISBN-10
- 0443366640
- ISBN-13
- 9780443366642
- Artikelgewicht
- 450 Gramm
The integration of Digital Twin (DT) technology with Smart Grids (SG) represents a groundbreaking development in energy management, making this a highly significant and timely topic. As urban areas expand and energy demands rise, the need for more efficient, sustainable, and resilient energy systems becomes critical. DT technology, with its ability to create real-time, virtual replicas of physical systems, offers unprecedented opportunities for enhancing the performance, reliability, and security of smart grids.
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Über die Autorin bzw. den Autor
Bigomokero Antoine Bagula, holds a Ph.D. in Communication Systems from the Royal Institute of Technology (KTH) in Stockholm, Sweden. He also obtained two MSc degrees: one in Computer Engineering from the Université Catholique de Louvain (UCL) in Belgium, and another in Computer Science from the University of Stellenbosch (SUN) in South Africa. Presently, Dr. Bagula serves as a full professor in the Department of Computer Science at the University of the Western Cape (UWC) in South Africa, where he leads the Intelligent Systems and Advanced Telecommunication (ISAT) laboratory. Additionally, he holds a professorial position at Université Nouveaux Horizons (UNH) in the Democratic Republic of the Congo (DRC), where he is responsible for driving the institution's faculty of Informatics research agenda and enhancing its teaching curriculum. Prof. Bagula's research interests encompass various areas such as Data Engineering with a focus on Big Data Technologies, Cloud/Fog Computing, and Network Softwarization, including concepts like NFV and SDN. He actively explores the potential of the Internet of Things (IoT), covering both the Internet-of-Things and Tactile Internet-of-Things. Moreover, he delves into Data Science, particularly Artificial Intelligence, Machine Learning, and their applications in Big Data Analytics. Dr. Bagula's expertise extends to Next Generation Networks (NGN), including 5G/6G. Through his academic accomplishments and research pursuits, Dr. Bagula significantly contributes to the fields of computer science, data engineering, and telecommunications.
Dr. Hossein Hassani is among the top 1% of scientists worldwide, according to the 2023 Elsevier and Stanford University ranking. He has over 15 years of extensive experience working with national, international, and multicultural organizations, research institutes, and academia. Dr. Hassani has published seven books and more than 200 articles. His research interests include digital twins, time series analysis and forecasting, AI, big data, data mining, as well as theoretical and applied statistics.
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