Machine Learning and Data Science in the Power Generation Industry: Best Practices, Tools, and Case Studies

图书简介

Machine Learning and Data Science in the Power Generation Industry explores current best practices and quantifies the value-add in developing data-oriented computational programs in the power industry, with a particular focus on thoughtfully chosen real-world case studies. It provides a set of realistic pathways for organizations seeking to develop machine learning methods, with a discussion on data selection and curation as well as organizational implementation in terms of staffing and continuing operationalization. It articulates a body of case study-driven best practices, including renewable energy sources, the smart grid, and the finances around spot markets, and forecasting.

1. Introduction (Patrick Bangert) 2. Data science, statistics, and time series (Patrick Bangert) 3. Machine learning (Patrick Bangert) 4. Introduction to machine learning in the power generation industry (Patrick Bangert) 5. Data management from the DCS to the historian and HMI (Jim Crompton) 6. Getting the most across the value chain (Robert Maglalang) 7. Project management for a machine learning project (Peter Dabrowski) 8. Machine learning-based PV power forecasting methods for electrical grid management and energy trading (Marco Pierro, David Moser, and Cristina Cornaro) 9. Electrical consumption forecasting in hospital facilities (A. Bagnasco, F. Fresi, M. Saviozzi, F. Silvestro, and A. Vinci) 10. Soft sensors for NOx emissions (Patrick Bangert) 11. Variable identification for power plant efficiency (Stewart Nicholson and Patrick Bangert) 12. Forecasting wind power plant failures (Daniel Brenner, Dietmar Tilch, and Patrick Bangert)

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