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  • Produktbild: Smart Meter Data Analytics
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Smart Meter Data Analytics Electricity Consumer Behavior Modeling, Aggregation, and Forecasting

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Beschreibung

Produktdetails

Einband

Gebundene Ausgabe

Erscheinungsdatum

25.02.2020

Abbildungen

XXI, 293 p. 141 illus., 125 illus. in color.

Verlag

Springer Singapore

Seitenzahl

293

Maße (L/B/H)

24,1/16/2,3 cm

Gewicht

589 g

Auflage

20001 Auflage 1st edition 2020

Sprache

Englisch

ISBN

978-981-15-2623-7

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Erscheinungsdatum

25.02.2020

Abbildungen

XXI, 293 p. 141 illus., 125 illus. in color.

Verlag

Springer Singapore

Seitenzahl

293

Maße (L/B/H)

24,1/16/2,3 cm

Gewicht

589 g

Auflage

20001 Auflage 1st edition 2020

Sprache

Englisch

ISBN

978-981-15-2623-7

Herstelleradresse

Springer-Verlag GmbH
Europaplatz 3
69115 Heidelberg
DE

Email: ProductSafety@springernature.com

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  • Overview for Smart Meter Data Analytics.- Smart Meter Data Compression Based on Load Feature Identification.- A Combined Data-Driven Approach for Electricity Theft Detection.- GAN-based Model for Residential Load Generation.- Ensemble Clustering for Individual Electricity Consumption Patterns Extraction.- Sparse and Redundant Representation-Based Partial Usage Pattern Extraction.- Data-Driven Personalized Price Design in Retail Market Using Smart Meter Data.- Deep Learning-Based Socio-demographic Information Identification.- Cross-domain Feature Selection and Coding for Household Energy Behavior.- Clustering of Electricity Consumption Behavior Dynamics Toward Big Data Applications.- Enhancing Short-term Probabilistic Residential Load Forecasting with Quantile LSTM.- An Ensemble Forecasting Method for the Aggregated Load With Subprofiles.- Prospects of Future Research Issues on Smart Meter Data Analytics.