Machine Learning Applications for Intelligent Energy Management. Invited Chapters from Experts on the Energy Field
Cập nhật vào: Thứ ba - 16/09/2025 04:23
Nhan đề chính: Machine Learning Applications for Intelligent Energy Management. Invited Chapters from Experts on the Energy Field
Nhan đề dịch: Ứng dụng học máy cho quản lý năng lượng thông minh. Các chương được mời từ các chuyên gia trong lĩnh vực năng lượng
Tác giả: Haris Doukas
Nhà xuất bản: Springer Nature
Năm xuất bản: 2024
Số trang: 226 tr.
Ngôn ngữ: Tiếng Anh
ISBN: 978-3-031-47909-0
SpringerLink
Lời giới thiệu: Cuốn sách tập trung vào việc ứng dụng học máy trong quản lý năng lượng thông minh, khám phá cách các thuật toán trí tuệ nhân tạo có thể tối ưu hóa hiệu quả, giảm tiêu thụ và nâng cao tính bền vững của hệ thống năng lượng. Nội dung sách bao gồm các chương do các chuyên gia trong lĩnh vực năng lượng viết, trình bày những nghiên cứu, mô hình và giải pháp thực tiễn liên quan đến dự báo nhu cầu, tối ưu hóa tải, quản lý lưới điện thông minh, tích hợp năng lượng tái tạo và phân tích dữ liệu lớn trong hệ thống năng lượng. Tác phẩm không chỉ giải thích cơ sở lý thuyết của các thuật toán học máy mà còn minh họa cách áp dụng chúng trong các môi trường năng lượng thực tế, từ quy mô gia đình, tòa nhà thông minh cho đến lưới điện quốc gia, giúp nâng cao khả năng ra quyết định và tối ưu hóa hoạt động. Chủ đề trung tâm của cuốn sách là sự giao thoa giữa học máy và quản lý năng lượng, nhấn mạnh vai trò của công nghệ thông minh trong việc xây dựng hệ thống năng lượng hiệu quả, bền vững và thích ứng với biến động nhu cầu. Đây là tài liệu hữu ích cho các nhà nghiên cứu, giảng viên, sinh viên, nghiên cứu sinh trong các lĩnh vực khoa học máy tính, kỹ thuật điện, năng lượng tái tạo và quản lý hệ thống năng lượng.
Từ khóa: Năng lượng thông minh. Học máy. Trí tuệ nhân tạo. Thuật toán tối ưu. Lưới điện thông minh. Năng lượng tái tạo.
Nội dung cuốn sách gồm những phần sau:
Khung dựa trên AI có thể giải thích được để hỗ trợ các quyết định trong quản lý năng lượng
Chuỗi giá trị dữ liệu lớn để cung cấp dịch vụ phân tích năng lượng hỗ trợ AI
Ứng dụng dữ liệu lớn mô-đun cho dịch vụ năng lượng trong tòa nhà và khu vực: Bản song sinh kỹ thuật số, Hệ thống quản lý tòa nhà kỹ thuật và tính toán tiết kiệm năng lượng
Phương pháp tiếp cận dựa trên mạng thần kinh để chẩn đoán lỗi của hệ thống quang điện
Phân cụm cổ phiếu xây dựng
Phân tích được hỗ trợ dữ liệu lớn cho chứng chỉ hiệu suất năng lượng thế hệ tiếp theo
Dữ liệu tổng hợp về các tòa nhà
Liên hệ
Tiếng Việt
Tiếng Anh








