Isbn: 9786203829976 - prévision de la charge pour le réseau intelligent à l'aide de matlab: analyse et études de cas (8 risultati)

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    Taschenbuch. Condizione: Neu. PRÉVISION DE LA CHARGE POUR LE RÉSEAU INTELLIGENT À L'AIDE DE MATLAB | Analyse et études de cas | Bibhu Prasad Ganthia (u. a.) | Taschenbuch | Kartoniert / Broschiert | Französisch | 2021 | Editions Notre Savoir | EAN 9786203829976 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu.

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    Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Ces ouvrages fournissent des outils puissants pour la conception, la simulation, le contrôle, l'estimation, le diagnostic des pannes et le contrôle tolérant aux pannes dans les réseaux intelligents modernes (SG) et les systèmes d'énergie renouvelable (RES). La prévision de la charge joue un rôle important en tant que lien clé pour rendre un réseau plus intelligent. La prévision fiable de la demande de charge contribue à l'exploitation et à la planification efficaces et économiques du système électrique. La nature non linéaire de la demande de charge électrique confirme la capacité du réseau neuronal artificiel à calculer la relation non linéaire des entrées et des sorties. Il existe de nombreux moyens tels que les systèmes experts, la logique floue, les réseaux neuronaux artificiels, etc. qui sont utilisés pour la prévision de la charge. Ce livre présente un système expert basé sur un ordinateur personnel utilisant un réseau neuronal artificiel pour la prévision du réseau intelligent. MATLAB SIMULINK est utilisé comme langage de programmation. 64 pp. Französisch.

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    Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Ces ouvrages fournissent des outils puissants pour la conception, la simulation, le contrôle, l'estimation, le diagnostic des pannes et le contrôle tolérant aux pannes dans les réseaux intelligents modernes (SG) et les systèmes d'énergie renouvelable (RES). La prévision de la charge joue un rôle important en tant que lien clé pour rendre un réseau plus intelligent. La prévision fiable de la demande de charge contribue à l'exploitation et à la planification efficaces et économiques du système électrique. La nature non linéaire de la demande de charge électrique confirme la capacité du réseau neuronal artificiel à calculer la relation non linéaire des entrées et des sorties. Il existe de nombreux moyens tels que les systèmes experts, la logique floue, les réseaux neuronaux artificiels, etc. qui sont utilisés pour la prévision de la charge. Ce livre présente un système expert basé sur un ordinateur personnel utilisant un réseau neuronal artificiel pour la prévision du réseau intelligent. MATLAB SIMULINK est utilisé comme langage de programmation.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 64 pp. Französisch.

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    Taschenbuch. Condizione: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Ces ouvrages fournissent des outils puissants pour la conception, la simulation, le contrôle, l'estimation, le diagnostic des pannes et le contrôle tolérant aux pannes dans les réseaux intelligents modernes (SG) et les systèmes d'énergie renouvelable (RES). La prévision de la charge joue un rôle important en tant que lien clé pour rendre un réseau plus intelligent. La prévision fiable de la demande de charge contribue à l'exploitation et à la planification efficaces et économiques du système électrique. La nature non linéaire de la demande de charge électrique confirme la capacité du réseau neuronal artificiel à calculer la relation non linéaire des entrées et des sorties. Il existe de nombreux moyens tels que les systèmes experts, la logique floue, les réseaux neuronaux artificiels, etc. qui sont utilisés pour la prévision de la charge. Ce livre présente un système expert basé sur un ordinateur personnel utilisant un réseau neuronal artificiel pour la prévision du réseau intelligent. MATLAB SIMULINK est utilisé comme langage de programmation.