Prediction Techniques for Renewable Energy Generation and Load Demand Forecasting

Das Buch "Prediction Techniques for Renewable Energy Generation and Load Demand Forecasting" bietet eine umfassende Einführung in die Prognosemethoden für erneuerbare Energiequellen, die in bestehende Stromnetze integriert sind. Es ist in zwei Hauptabschnitte unterteilt: Der erste Abschnitt konzentriert sich auf die Vorhersagemethoden für die Energieerzeugung, während der zweite Abschnitt verschiedene Ansätze zur Lastprognose behandelt. Das Werk umfasst moderne Techniken wie künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und hybride Methoden, die für die Vorhersage von erneuerbaren Energien und Lasten von Bedeutung sind. Darüber hinaus spiegelt das Buch den aktuellen Stand der Technik in Bezug auf verteilte Erzeugungssysteme und zukünftige Mikronetze wider. Es behandelt sowohl theoretische Konzepte als auch praktische Anwendungen, einschliesslich Algorithmen, Simulationen und Fallstudien. Dieses Buch ist eine wertvolle Ressource für Studierende und Forschende, die sich mit erneuerbaren Energien und deren Integration in bestehende Stromverteilungsnetze beschäftigen.