Physics-Aware Machine Learning for Integrated Energy Systems Management
Lingua: inglese
Editore: Elsevier Science, 2025
- Brossura
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Outlines the challenges, opportunities, and applications for utilizing physics-aware machine learning to support renewable energy integration to the modern gridCovers a wide variety of techniques, from fundamental principles to security con.
Codice articolo 2388086692
- Titolo
- Physics-Aware Machine Learning for Integrated Energy Systems Management
- Editore
- Elsevier Science
- Anno di pubblicazione
- 2025
- Condizione
- New
- Rilegatura
- Brossura
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 0443329842
- ISBN 13
- 9780443329845
Supporting students, researchers, and industry engineers to make renewable-integrated grids a reality, this book is a holistic introduction to an exciting new approach in energy systems management.
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Informazioni sull’autore
Dr. Behnam Mohammadi-Ivatloo, PhD, is a Professor of sector coupling in energy systems at LUT University, Lappeenranta, Finland. He has a mix of high-level experience in research, teaching, administration and voluntary jobs at the national and international levels. He was PI or CO-PI in more than 20 externally funded research projects including grants from EU Horiozn and Business Finland. He is a Senior Member of IEEE since 2017 and a Member of the Governing Board of Iran Energy Association since 2013, where he was elected as President in 2019. He is Editor of IEEE Transactions on Power Systems and IEEE Transactions of Transportation Electrifications. His main areas of interest are integrated energy systems, sector coupling, renewable energies, energy storage systems, microgrids, and smart grids.
Dr. Kazem Zare, PhD, SMIEEE received the B.Sc. and M.Sc. degrees in electrical engineering from University of Tabriz, Tabriz, Iran, in 2000 and 2003, respectively, and Ph.D. degree from Tarbiat Modares University, Tehran, Iran, in 2009. Currently, he is a Professor of the Faculty of Electrical and Computer Engineering, University of Tabriz. His research areas include distribution networks operation and planning, power system economics, microgrid and energy management.
Jamshid Aghaei is currently a Full Professor with the School of Engineering and Technology at Central Queensland University, Australia. His research interests include smart grids, renewable energy systems, electricity markets, and power system operation, optimization, and planning. He was a Guest Editor of the Special Section on “Industrial and Commercial Demand Response of the IEEE Transactions on Industrial Informatics, in November 2018, and the Special Issue on “Demand Side Management and Market Design for Renewable Energy Support and Integration of the IET Renewable Power Generation, in April 2019. He is an Associate Editor of the IEEE Transactions on Smart Grid, IEEE Systems Journal, IEEE Transactions on Cloud Computing, IEEE Open Access Journal of Power and Energy, and IET Renewable Power Generation, and a Subject Editor of IET Generation Transmission and Distribution.
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