Advanced Optimization Methods and Big Data Applications in Energy Demand Forecast
Az adatgyűjtők használata az energiarendszerekben egyre inkább terjed. Például az intelligens érzékelőket ma már széles körben használják az energiatermelő és energiafogyasztó rendszerekben.
Ez azt jelenti, hogy hatalmas mennyiségű adat keletkezik, amelyeket elemezni kell ahhoz, hogy hasznos információkat lehessen belőlük kinyerni. Az ilyen nagy mennyiségű adat számos lehetőséget és kihívást jelent a megalapozott döntéshozatal számára.
Az elmúlt években a kutatók nagyon aktívan dolgoztak azon, hogy hatékony és hatékony technikákat dolgozzanak ki a rendelkezésre álló hatalmas mennyiségű adat kezelésére. Az ilyen megközelítések az energiatermelés és -fogyasztás összefüggésében is alkalmazhatók, figyelembe véve az összes minta és mérés által előállított adatmennyiséget, valamint számos további jellemzőt is beleértve. Ezekkel a releváns minták kinyerésére szolgáló automatizált gépi tanulási módszereket, a nagy teljesítményű számítástechnikát vagy az adatok vizualizációját sikeresen alkalmazzák az energiaigény előrejelzésére.
A fentiek fényében ez a különszám összegyűjti a releváns témákkal kapcsolatos legújabb kutatásokat, különösen az energiaigény-előrejelzés, valamint a fejlett optimalizálási módszerek és a nagy adatmennyiségű technikák alkalmazása terén. Az energia alatt itt mindenféle energiát értünk, pl. elektromos, nap-, mikrohullámú vagy szélenergiát.