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Springer

Le livre "Techniques de prévision pour la génération d'énergie renouvelable et la prévision de la demande de charge" offre une introduction complète aux méthodes de prévision pour les sources d'énergie renouvelable intégrées dans les réseaux électriques existants. Il est divisé en deux sections principales : la première section se concentre sur les méthodes de prévision pour la production d'énergie, tandis que la deuxième section aborde différentes approches de prévision de la charge. L'ouvrage comprend des techniques modernes telles que l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique et des méthodes hybrides, qui sont pertinentes pour la prévision des énergies renouvelables et des charges. De plus, le livre reflète l'état actuel de la technologie en ce qui concerne les systèmes de production décentralisée et les futurs micro-réseaux. Il traite à la fois des concepts théoriques et des applications pratiques, y compris des algorithmes, des simulations et des études de cas. Ce livre est une ressource précieuse pour les étudiants et les chercheurs qui s'intéressent aux énergies renouvelables et à leur intégration dans les réseaux de distribution électrique existants.

Image du produit Prediction Techniques for Renewable Energy Generation and Load Demand Forecasting (Anglais, Xiaolong Jin, Anuradha Tomar, Prerna Gaur, 2024)

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Prediction Techniques for Renewable Energy Generation and Load Demand Forecasting

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