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Prevedere la produzione di un impianto fotovoltaico

AUTHOR Diallo, Mamadou Salif; CissĀ, Abdou Aziz
PUBLISHER Edizioni Sapienza (02/24/2021)
PRODUCT TYPE Paperback (Paperback)

Description
Gli attori del mercato dell'energia (investitori, produttori di energia, operatori di rete, consumatori, ecc.) stanno affrontando sfide potenziali come la crescente domanda di energia, nuovi modelli di consumo energetico, l'integrazione di fonti di energia rinnovabile (intermittente) nelle reti elettriche e l'evoluzione delle reti elettriche.Questo libro studia la possibilit di prevedere la produzione di un impianto fotovoltaico autoconsumante mediante reti neurali artificiali. Abbiamo confrontato due architetture di reti neurali (looped e unlooped) rispetto alla regressione multivariata al fine di avere uno strumento efficiente e affidabile per prevedere la produzione di un impianto fotovoltaico basato su dati meteorologici (sole e temperatura ambiente).Per fare ci , abbiamo usato i dati di monitoraggio di un impianto per un periodo di 72 giorni per costruire, addestrare e testare due topologie di reti neurali (looped e unlooped) che sono addestrate con l'algoritmo Levenberg-Marquardt.
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Product Format
Product Details
ISBN-13: 9786203354218
ISBN-10: 620335421X
Binding: Paperback or Softback (Trade Paperback (Us))
Content Language: Italian
More Product Details
Page Count: 64
Carton Quantity: 110
Product Dimensions: 6.00 x 0.15 x 9.00 inches
Weight: 0.23 pound(s)
Country of Origin: US
Subject Information
BISAC Categories
Technology & Engineering | Electrical
Descriptions, Reviews, Etc.
publisher marketing
Gli attori del mercato dell'energia (investitori, produttori di energia, operatori di rete, consumatori, ecc.) stanno affrontando sfide potenziali come la crescente domanda di energia, nuovi modelli di consumo energetico, l'integrazione di fonti di energia rinnovabile (intermittente) nelle reti elettriche e l'evoluzione delle reti elettriche.Questo libro studia la possibilit di prevedere la produzione di un impianto fotovoltaico autoconsumante mediante reti neurali artificiali. Abbiamo confrontato due architetture di reti neurali (looped e unlooped) rispetto alla regressione multivariata al fine di avere uno strumento efficiente e affidabile per prevedere la produzione di un impianto fotovoltaico basato su dati meteorologici (sole e temperatura ambiente).Per fare ci , abbiamo usato i dati di monitoraggio di un impianto per un periodo di 72 giorni per costruire, addestrare e testare due topologie di reti neurali (looped e unlooped) che sono addestrate con l'algoritmo Levenberg-Marquardt.
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