Data Mining in Smart Grids

Taşınabilir belge biçimi (PDF), birçok platformdan hangisine ve bu belgenin hangi uygulamada oluşturulduğuna bakılmaksızın, yazı tiplerini, görüntüleri ve orijinal belgenin düzenini kaydetmenize izin veren evrensel bir dosya biçimidir, bu kitapların depolanması için idealdir Data Mining in Smart Grids tarafından Mdpi AG. Adobe PDF formatı, Data Mining in Smart Grids gibi güvenli bir şekilde korunan elektronik belgelerin ve antetli kağıtların ve kitapların çoğaltılması ve değiştirilmesi alanında tanınan küresel standart olarak kabul edilir. Adobe PDF dosyaları küçük ve bağımsızdır; ücretsiz Adobe Reader® yazılımı ile birlikte çalışma, görüntüleme ve yazdırma olanağı sunar. Adobe PDF biçiminin yayınlama ve yazdırma işlemlerinde kullanılması haklıdır, bu nedenle Data Mining in Smart Grids kitabını bu biçimde indirmenizi öneririz. Adobe PDF'nin birleştirilmiş (kompozit) bir düzeni kaydetme yeteneği sayesinde, yazdırma personelinin bunlardan test baskılarını görüntüleyebileceği, düzenleyebileceği, sıralayabileceği ve alabileceği kompakt ve güvenilir dosyalar oluşturabilirsiniz. Ayrıca, teknolojik işlemin öngördüğü anda, matbaa dosyayı doğrudan görüntü toplama cihazına gönderebilir ve son işlemeye devam edebilir: baskı öncesi kontrolleri gerçekleştirebilir, yakalayabilir, şeritleri indirebilir veya renk ayrımı yapabilir. Belgeyi PDF formatında kaydederek PDF / X standardına uygun bir dosya oluşturabilirsiniz. PDF / X formatı (taşınabilir belge değişim formatı), yazdırmada zorluklara neden olabilecek birçok renk verisi, yazı tipi ve bindirme kombinasyonunun kullanılmasına izin vermeyen Adobe PDF'nin bir çeşididir. PDF dosyaları baskı öncesi yayınlar için dijital orijinal olarak kullanıldığında, hem düzeni oluşturma aşamasında hem de fotoğraf çıktısı amacıyla (yazılım ve çıktı aygıtları PDF / X formatıyla çalışabiliyorsa) bir PDF / X belgesi oluşturulmalıdır. Data Mining in Smart Grids kitabındaki çizimlerin parlaklığı için. PDF / X standartları hakkında. PDF / X standartları Uluslararası Standartlar Örgütü (ISO) tarafından onaylanmıştır. Grafik veri alışverişi için geçerlidir. Dönüştürme sırasında PDF dosyasının belirtilen standarda uygunluğu kontrol edilir. PDF belgesi seçilen ISO standardına uymuyorsa, dönüştürmeyi iptal etme ve dönüştürmeye devam etme arasında seçim yapmanızı sağlayan bir mesaj görüntülenir; bu durumda standart olmayan bir dosya oluşturulur. Yayıncılık ve baskıda en yaygın kullanılan çeşitli PDF / X çeşitleridir: PDF / X-1a, PDF / X-3 ve PDF / X-4.

Biçimi seçin

ibook epub fb2

Yazar	Mdpi AG
Yayın Evi	Mdpi AG

Springer WADE H MCCREE Fransızca MDPI AG Kolektif Almanca Türkçe ROBERT H BORK Independently published Additional Contributors ERWIN N GRISWOLD İspanyolca Book on Demand Ltd. İngilizce Gale, U.S. Supreme Court Records LAP LAMBERT Academic Publishing Rusça HACHETTE LIVRE-BNF

indir okumak internet üzerinden

Baskı Detayları
Kitap açıklaması

Yazar	Mdpi AG
İsbn 10	3039433261
İsbn 13	978-3039433261
Yayın Evi	Mdpi AG
tarafından gönderildi Data Mining in Smart Grids	13 Ekim 2020

Effective smart grid operation requires rapid decisions in a data-rich, but information-limited, environment. In this context, grid sensor data-streaming cannot provide the system operators with the necessary information to act on in the time frames necessary to minimize the impact of the disturbances. Even if there are fast models that can convert the data into information, the smart grid operator must deal with the challenge of not having a full understanding of the context of the information, and, therefore, the information content cannot be used with any high degree of confidence. To address this issue, data mining has been recognized as the most promising enabling technology for improving decision-making processes, providing the right information at the right moment to the right decision-maker. This Special Issue is focused on emerging methodologies for data mining in smart grids. In this area, it addresses many relevant topics, ranging from methods for uncertainty management, to advanced dispatching. This Special Issue not only focuses on methodological breakthroughs and roadmaps in implementing the methodology, but also presents the much-needed sharing of the best practices. Topics include, but are not limited to, the following:  Fuzziness in smart grids computing  Emerging techniques for renewable energy forecasting  Robust and proactive solution of optimal smart grids operation  Fuzzy-based smart grids monitoring and control frameworks  Granular computing for uncertainty management in smart grids  Self-organizing and decentralized paradigms for information processing

indir okumak internet üzerinden