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Produktbild: Smart Meter Data Analytics

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

97,99 €

inkl. gesetzl. MwSt., Versandkostenfrei


Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

25.02.2021

Abbildungen

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

Verlag

Springer Singapore

Seitenzahl

293

Maße (L/B/H)

23,5/15,5/1,8 cm

Gewicht

482 g

Auflage

21001 Auflage 1st ed. 2020

Sprache

Englisch

ISBN

978-981-15-2626-8

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Taschenbuch

Erscheinungsdatum

25.02.2021

Abbildungen

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

Verlag

Springer Singapore

Seitenzahl

293

Maße (L/B/H)

23,5/15,5/1,8 cm

Gewicht

482 g

Auflage

21001 Auflage 1st ed. 2020

Sprache

Englisch

ISBN

978-981-15-2626-8

Herstelleradresse

Springer-Verlag KG
Sachsenplatz 4-6
1201 Wien
AT

Email: ProductSafety@springernature.com

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  • Produktbild: Smart Meter Data Analytics
  • 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.