Applied Mathematics for Restructured Electric Power Systems : Optimization, Control, and Computational Intelligence
Lingua: inglese
Editore: Springer, 2010
- Brossura
- Nuovo
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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Applied Mathematics for Restructured Electric Power Systems: Optimization, Control, and Computational Intelligence consists of chapters based on work presented at a National Science Foundation workshop organized in November 2003. The theme of the workshop was the use of applied mathematics to solve challenging power system problems. The areas included control, optimization, and computational intelligence. In addition to the introductory chapter, this book includes 12 chapters written by renowned experts in their respected fields. Each chapter follows a three-part format: (1) a description of an important power system problem or problems, (2) the current practice and/or particular research approaches, and (3) future research directions. Collectively, the technical areas discussed are voltage and oscillatory stability, power system security margins, hierarchical and decentralized control, stability monitoring, embedded optimization, neural network control with adaptive critic architecture, control tuning using genetic algorithms, and load forecasting and component prediction. This volume is intended for power systems researchers and professionals charged with solving electric and power system problems. …
Codice articolo 9781441936318
- Titolo
- Applied Mathematics for Restructured Electric Power Systems : Optimization, Control, and Computational Intelligence
- Autore
- Felix F. Wu
- Editore
- Springer
- Anno di pubblicazione
- 2010
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1441936319
- ISBN 13
- 9781441936318
- Peso dell'articolo
- 540 grammi
- Dimensioni
- 235x155x20 mm
Applied Mathematics for Restructured Electric Power Systems: Optimization, Control, and Computational Intelligence consists of chapters based on work presented at a National Science Foundation workshop organized in November 2003. The theme of the workshop was the use of applied mathematics to solve challenging power system problems. The areas included control, optimization, and computational intelligence. In addition to the introductory chapter, this book includes 12 chapters written by renowned experts in their respected fields. Each chapter follows a three-part format: (1) a description of an important power system problem or problems, (2) the current practice and/or particular research approaches, and (3) future research directions. Collectively, the technical areas discussed are voltage and oscillatory stability, power system security margins, hierarchical and decentralized control, stability monitoring, embedded optimization, neural network control with adaptive critic architecture, control tuning using genetic algorithms, and load forecasting and component prediction.
This volume is intended for power systems researchers and professionals charged with solving electric and power system problems.
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Dalla quarta di copertina
Applied Mathematics for Restructured Electric Power Systems: Optimization, Control, and Computational Intelligence consists of chapters based on work presented at a National Science Foundation workshop organized in November 2003. The theme of the workshop was the use of applied mathematics to solve challenging power system problems. The areas included control, optimization, and computational intelligence. In addition to the introductory chapter, this book includes 12 chapters written by renowned experts in their respected fields. Each chapter follows a three-part format: (1) a description of an important power system problem or problems, (2) the current practice and/or particular research approaches, and (3) future research directions. Collectively, the technical areas discussed are voltage and oscillatory stability, power system security margins, hierarchical and decentralized control, stability monitoring, embedded optimization, neural network control with adaptive critic architecture, control tuning using genetic algorithms, and load forecasting and component prediction.
This volume is intended for power systems researchers and professionals charged with solving electric and power system problems.
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