Applied Mathematics for Restructured Electric Power Systems
Lingua: inglese
Editore: Springer, Springer Nov 2004, 2004
- Rilegato
- Nuovo
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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -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.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 356 pp. Englisch.…
Codice articolo 9780387234700
- Titolo
- Applied Mathematics for Restructured Electric Power Systems
- Autore
- Joe H. Chow
- Editore
- Springer, Springer Nov 2004
- Anno di pubblicazione
- 2004
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 0387234705
- ISBN 13
- 9780387234700
- Peso dell'articolo
- 699 grammi
- Dimensioni
- 241x160x24 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.
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