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Data Mining in Smart Grids
Anbieter: Majestic Books, Hounslow, Vereinigtes Königreich
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Data Mining in Smart Grids
Anbieter: GreatBookPrices, Columbia, MD, USA
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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Anbieter: BargainBookStores, Grand Rapids, MI, USA
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In den WarenkorbHardcover. Zustand: Très bon. Edition 2020. Ammareal reverse jusqu'à 15% du prix net de cet article à des organisations caritatives. ENGLISH DESCRIPTION Book Condition: Used, Very good. Edition 2020. Ammareal gives back up to 15% of this item's net price to charity organizations.
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Data Mining in Smart Grids
Anbieter: Lucky's Textbooks, Dallas, TX, USA
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Data Mining in Smart Grids
Anbieter: California Books, Miami, FL, USA
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Data Mining in Smart Grids
Anbieter: GreatBookPrices, Columbia, MD, USA
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Data Mining in Smart Grids
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
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Data Mining in Smart Grids
Anbieter: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Vereinigtes Königreich
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Data Mining in Smart Grids
Anbieter: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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Data Mining in Smart Grids
Anbieter: Mispah books, Redhill, SURRE, Vereinigtes Königreich
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Data Mining in Smart Grids
Anbieter: PBShop.store US, Wood Dale, IL, USA
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Data Mining in Smart Grids
Anbieter: PBShop.store UK, Fairford, GLOS, Vereinigtes Königreich
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Data Mining in Smart Grids
Anbieter: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Deutschland
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In den WarenkorbZustand: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. KlappentextrnrnEffective smart grid operation requires rapid decisions in a data-rich, but information-limited, environment. In this context, grid sensor data-streaming cannot provide the system operators with the necessary information to act on.
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Data Mining in Smart Grids
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
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In den WarenkorbBuch. Zustand: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Effective smart grid operation requires rapid decisions in a data-rich, but information-limited, environment. In this context, grid sensor data-streaming cannot provide the system operators with the necessary information to act on in the time frames necessary to minimize the impact of the disturbances. Even if there are fast models that can convert the data into information, the smart grid operator must deal with the challenge of not having a full understanding of the context of the information, and, therefore, the information content cannot be used with any high degree of confidence. To address this issue, data mining has been recognized as the most promising enabling technology for improving decision-making processes, providing the right information at the right moment to the right decision-maker. This Special Issue is focused on emerging methodologies for data mining in smart grids. In this area, it addresses many relevant topics, ranging from methods for uncertainty management, to advanced dispatching. This Special Issue not only focuses on methodological breakthroughs and roadmaps in implementing the methodology, but also presents the much-needed sharing of the best practices. Topics include, but are not limited to, the following: ¿ Fuzziness in smart grids computing ¿ Emerging techniques for renewable energy forecasting ¿ Robust and proactive solution of optimal smart grids operation ¿ Fuzzy-based smart grids monitoring and control frameworks ¿ Granular computing for uncertainty management in smart grids ¿ Self-organizing and decentralized paradigms for information processing.
