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Deep Learning for Power System Applications (eBook)

Case Studies Linking Artificial Intelligence and Power Systems

, (Autoren)

eBook Download: PDF
2023
101 Seiten
Springer International Publishing (Verlag)
978-3-031-45357-1 (ISBN)

Lese- und Medienproben

Deep Learning for Power System Applications - Fangxing Li, Yan Du
Systemvoraussetzungen
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This book provides readers with an in-depth review of deep learning-based techniques and discusses how they can benefit power system applications. Representative case studies of deep learning techniques in power systems are investigated and discussed, including convolutional neural networks (CNN) for power system security screening and cascading failure assessment, deep neural networks (DNN) for demand response management, and deep reinforcement learning (deep RL) for heating, ventilation, and air conditioning (HVAC) control.

Deep Learning for Power System Applications: Case Studies Linking Artificial Intelligence and Power Systems is an ideal resource for professors, students, and industrial and government researchers in power systems, as well as practicing engineers and AI researchers.

  • Provides a history of AI in power grid operation and planning;
  • Introduces deep learning algorithms and applications in power systems;
  • Includes several representative case studies.


Erscheint lt. Verlag 10.11.2023
Reihe/Serie Power Electronics and Power Systems
Power Electronics and Power Systems
Zusatzinfo XII, 101 p. 32 illus., 30 illus. in color.
Sprache englisch
Themenwelt Informatik Theorie / Studium Künstliche Intelligenz / Robotik
Mathematik / Informatik Mathematik Statistik
Technik Elektrotechnik / Energietechnik
Technik Maschinenbau
Wirtschaft
Schlagworte AlphaGo • Cascading failure • convolutional neural network • Deep deterministic policy gradient • Deep learning • Deep Neural Network • Deep Reinforcement Learning • demand response • Microgrid • Power Systems • Security Screening
ISBN-10 3-031-45357-3 / 3031453573
ISBN-13 978-3-031-45357-1 / 9783031453571
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