| Título : |
AI and IOT in Renewable Energy |
| Tipo de documento: |
documento electrónico |
| Autores: |
Shaw, Rabindra Nath, ; Mendis, Nishad, ; Mekhilef, Saad, ; Ghosh, Ankush, |
| Mención de edición: |
1 ed. |
| Editorial: |
Singapore [Malasya] : Springer |
| Fecha de publicación: |
2021 |
| Número de páginas: |
XII, 109 p. 70 ilustraciones, 55 ilustraciones en color. |
| ISBN/ISSN/DL: |
978-981-1610110-- |
| Nota general: |
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. |
| Palabras clave: |
Internet de las Cosas Inteligencia artificial Fuentes de energía renovable Energía renovable |
| Índice Dewey: |
4.678 |
| Resumen: |
Este libro presenta las últimas investigaciones sobre aplicaciones de la inteligencia artificial y el Internet de las cosas en sistemas de energía renovable. Los sistemas avanzados de energía renovable deben necesariamente involucrar la última tecnología, como la inteligencia artificial y el Internet de las cosas, para desarrollar soluciones inteligentes, eficientes y de bajo costo. La inteligencia permite que el sistema optimice la energía, convirtiéndolo así en un sistema energéticamente eficiente; mientras que Internet de las cosas hace que el sistema sea independiente de los cables y tenga flexibilidad en su funcionamiento. Como resultado, los paradigmas inteligentes y de IoT están encontrando cada vez más aplicaciones en el estudio de los sistemas de energía renovable. Este libro presenta aplicaciones avanzadas de la inteligencia artificial y el Internet de las cosas en el desarrollo de sistemas de energía renovable. Abarca temas como sistemas de energía solar, vehículos eléctricos, etc. En todas estas áreas se incluyen aplicaciones de métodos de inteligencia artificial como redes neuronales artificiales, algoritmos genéticos, lógica difusa y una combinación de los anteriores, denominados sistemas híbridos. El libro está dirigido a una amplia audiencia que va desde el nivel universitario hasta las comunidades académicas e industriales de investigación dedicadas al estudio y la predicción del rendimiento de los sistemas de energía renovable. . |
| Nota de contenido: |
A Day Ahead Power Output Forecasting of three PV Systems using Regression, Machine Learning and Deep Learning Techniques -- Internet of Things and Internet of Drones in the Renewable Energy Infrastructure Towards Energy Optimization -- Reinforcement Learning Algorithm to Reduce Energy Consumption in Electric Vehicles -- Spotted Hyena Optimization (SHO) Algorithm based Novel Control Approach for Buck DC-DC Converter Fed PMBLDC Motor -- Simulation and Performance Analysis of Standalone Photovoltaic System with Boost Converter Under Irradiation and Temperature -- Analysis of Variation in Locational Marginal Pricing under Influence of Stochastic Wind Generation -- Optimal Integration of Plug-In Electric Vehicles Within a Distribution Network Using Genetic Algorithm -- Frequency Control of 5kW Self-Excited Induction Generator Using Gravitational Search Algorithm and Genetic Algorithm -- Cloud Based Real-time Vibration and Temperature Monitoring System for Wind Turbine -- Smart Solar-Powered Smart Agricultural Monitoring System Using Internet of Things Devices. |
| En línea: |
https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] |
| Link: |
https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i |
AI and IOT in Renewable Energy [documento electrónico] / Shaw, Rabindra Nath, ; Mendis, Nishad, ; Mekhilef, Saad, ; Ghosh, Ankush, . - 1 ed. . - Singapore [Malasya] : Springer, 2021 . - XII, 109 p. 70 ilustraciones, 55 ilustraciones en color. ISBN : 978-981-1610110-- Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
| Palabras clave: |
Internet de las Cosas Inteligencia artificial Fuentes de energía renovable Energía renovable |
| Índice Dewey: |
4.678 |
| Resumen: |
Este libro presenta las últimas investigaciones sobre aplicaciones de la inteligencia artificial y el Internet de las cosas en sistemas de energía renovable. Los sistemas avanzados de energía renovable deben necesariamente involucrar la última tecnología, como la inteligencia artificial y el Internet de las cosas, para desarrollar soluciones inteligentes, eficientes y de bajo costo. La inteligencia permite que el sistema optimice la energía, convirtiéndolo así en un sistema energéticamente eficiente; mientras que Internet de las cosas hace que el sistema sea independiente de los cables y tenga flexibilidad en su funcionamiento. Como resultado, los paradigmas inteligentes y de IoT están encontrando cada vez más aplicaciones en el estudio de los sistemas de energía renovable. Este libro presenta aplicaciones avanzadas de la inteligencia artificial y el Internet de las cosas en el desarrollo de sistemas de energía renovable. Abarca temas como sistemas de energía solar, vehículos eléctricos, etc. En todas estas áreas se incluyen aplicaciones de métodos de inteligencia artificial como redes neuronales artificiales, algoritmos genéticos, lógica difusa y una combinación de los anteriores, denominados sistemas híbridos. El libro está dirigido a una amplia audiencia que va desde el nivel universitario hasta las comunidades académicas e industriales de investigación dedicadas al estudio y la predicción del rendimiento de los sistemas de energía renovable. . |
| Nota de contenido: |
A Day Ahead Power Output Forecasting of three PV Systems using Regression, Machine Learning and Deep Learning Techniques -- Internet of Things and Internet of Drones in the Renewable Energy Infrastructure Towards Energy Optimization -- Reinforcement Learning Algorithm to Reduce Energy Consumption in Electric Vehicles -- Spotted Hyena Optimization (SHO) Algorithm based Novel Control Approach for Buck DC-DC Converter Fed PMBLDC Motor -- Simulation and Performance Analysis of Standalone Photovoltaic System with Boost Converter Under Irradiation and Temperature -- Analysis of Variation in Locational Marginal Pricing under Influence of Stochastic Wind Generation -- Optimal Integration of Plug-In Electric Vehicles Within a Distribution Network Using Genetic Algorithm -- Frequency Control of 5kW Self-Excited Induction Generator Using Gravitational Search Algorithm and Genetic Algorithm -- Cloud Based Real-time Vibration and Temperature Monitoring System for Wind Turbine -- Smart Solar-Powered Smart Agricultural Monitoring System Using Internet of Things Devices. |
| En línea: |
https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] |
| Link: |
https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i |
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