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Physics-Aware Machine Learning for Integrated Energy Systems Management
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Physics-Aware Machine Learning for Integrated Energy Systems Management
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Physics-aware Machine Learning for Integrated Energy Systems Management
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Physics-aware Machine Learning for Integrated Energy Systems Management
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Physics-aware Machine Learning for Integrated Energy Systems Management
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Physics-aware Machine Learning for Integrated Energy Systems Management
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In den WarenkorbZustand: New. Outlines the challenges, opportunities, and applications for utilizing physics-aware machine learning to support renewable energy integration to the modern gridCovers a wide variety of techniques, from fundamental principles to security con.
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Physics-Aware Machine Learning for Integrated Energy Systems Management
Sprache: Englisch
Verlag: Elsevier - Health Sciences Division Aug 2025, 2025
ISBN 10: 0443329842 ISBN 13: 9780443329845
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware - Physics-Aware Machine Learning for Integrated Energy Systems Management, a new release in the Advances in Intelligent Energy Systems series, guides the reader through this state-of-the-art approach to computational methods, from data input and training to application opportunities in integrated energy systems. The book begins by establishing the principles, design, and needs of integrated energy systems in the modern sustainable grid before moving into assessing aspects such as sustainability, energy storage, and physical-economic models. Detailed, step-by-step procedures for utilizing a variety of physics-aware machine learning models are provided, including reinforcement learning, feature learning, and neural networks.Supporting students, researchers, and industry engineers to make renewable-integrated grids a reality, this book is a holistic introduction to an exciting new approach in energy systems management.
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Physics-Aware Machine Learning for Integrated Energy Systems Management
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Physics-Aware Machine Learning for Integrated Energy Systems Management (Paperback)
Sprache: Englisch
Verlag: Elsevier - Health Sciences Division, Philadelphia, 2025
ISBN 10: 0443329842 ISBN 13: 9780443329845
Anbieter: Grand Eagle Retail, Bensenville, IL, USA
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Paperback. Zustand: new. Paperback. Physics-Aware Machine Learning for Integrated Energy Systems Management, a new release in the Advances in Intelligent Energy Systems series, guides the reader through this state-of-the-art approach to computational methods, from data input and training to application opportunities in integrated energy systems. The book begins by establishing the principles, design, and needs of integrated energy systems in the modern sustainable grid before moving into assessing aspects such as sustainability, energy storage, and physical-economic models. Detailed, step-by-step procedures for utilizing a variety of physics-aware machine learning models are provided, including reinforcement learning, feature learning, and neural networks.Supporting students, researchers, and industry engineers to make renewable-integrated grids a reality, this book is a holistic introduction to an exciting new approach in energy systems management. This item is printed on demand. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.
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Physics-aware Machine Learning for Integrated Energy Systems Management
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
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In den WarenkorbPaperback. Zustand: Brand New. 300 pages. 9.00x6.00x9.02 inches. In Stock. This item is printed on demand.
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Physics-Aware Machine Learning for Integrated Energy Systems Management (Paperback)
Sprache: Englisch
Verlag: Elsevier - Health Sciences Division, Philadelphia, 2025
ISBN 10: 0443329842 ISBN 13: 9780443329845
Anbieter: CitiRetail, Stevenage, Vereinigtes Königreich
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In den WarenkorbPaperback. Zustand: new. Paperback. Physics-Aware Machine Learning for Integrated Energy Systems Management, a new release in the Advances in Intelligent Energy Systems series, guides the reader through this state-of-the-art approach to computational methods, from data input and training to application opportunities in integrated energy systems. The book begins by establishing the principles, design, and needs of integrated energy systems in the modern sustainable grid before moving into assessing aspects such as sustainability, energy storage, and physical-economic models. Detailed, step-by-step procedures for utilizing a variety of physics-aware machine learning models are provided, including reinforcement learning, feature learning, and neural networks.Supporting students, researchers, and industry engineers to make renewable-integrated grids a reality, this book is a holistic introduction to an exciting new approach in energy systems management. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability.
