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Artificial Intelligence Techniques for a Scalable Energy Transition (eBook)

Advanced Methods, Digital Technologies, Decision Support Tools, and Applications

Moamar Sayed-Mouchaweh (Herausgeber)

eBook Download: PDF
2020 | 1st ed. 2020
IX, 382 Seiten
Springer International Publishing (Verlag)
978-3-030-42726-9 (ISBN)

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Artificial Intelligence Techniques for a Scalable Energy Transition -
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This book presents research in artificial techniques using intelligence for energy transition, outlining several applications including production systems, energy production, energy distribution, energy management, renewable energy production, cyber security, industry 4.0 and internet of things etc. The book goes beyond standard application by placing a specific focus on the use of AI techniques to address the challenges related to the different applications and topics of energy transition. The contributions are classified according to the market and actor interactions (service providers, manufacturers, customers, integrators, utilities etc.), to the SG architecture model (physical layer, infrastructure layer, and business layer), to the digital twin of SG (business model, operational model, fault/transient model, and asset model), and to the application domain (demand side management, load monitoring, micro grids, energy consulting (residents, utilities), energy saving, dynamic pricing revenue management and smart meters, etc.).



Moamar Sayed-Mouchaweh received his Master degree from the University of Technology of Compiegne-France in 1999. Then, he received his PhD degree from the University of Reims-France in December 2002. He was working as Associated Professor in Computer Science, Control and Signal processing at the University of Reims-France in the Research center in Sciences and Technology of the Information and the Communication (CReSTIC). In December 2008, he obtained the Habilitation to Direct Researches (HDR) in Computer science, Control and Signal processing. Since September 2011, he is working as a Full Professor in the High National Engineering School of Mines 'Ecole Nationale Supérieure des Mines de Douai' at the Department of Computer Science and Automatic Control (Informatique & Automatique). He edited the Springer book 'Learning in Non-Stationary Environments: Methods and Applications ', in April 2012 and wrote two Brief Springer books in Electrical and Computer Engineering: 'Discrete Event Systems: Diagnosis and Diagnosability', and 'Learning from Data Streams in Dynamic Environments'. He was a guest editor of several special issues of international journals. He was IPC Chair of the 12th IEEE International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA'13), the Conference Chair and IPC Chair of IEEE International Conference on Evolving and Adaptive Intelligent Systems (EAIS2015), and the IPC Chair of the 15th IEEE International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA'16). He is working as a member of the Editorial Board of Elsevier Journal 'Applied Soft Computing' and Springer Journals 'Evolving systems' and 'Intelligent Industrial Systems'.
Erscheint lt. Verlag 19.6.2020
Zusatzinfo IX, 382 p. 146 illus., 120 illus. in color.
Sprache englisch
Themenwelt Mathematik / Informatik Informatik Datenbanken
Informatik Theorie / Studium Künstliche Intelligenz / Robotik
Technik Bauwesen
Technik Elektrotechnik / Energietechnik
Wirtschaft
Schlagworte AI for Cyber Security and Privacy • AI for energy transition • AI for Mobility and Electrical Vehicles • AI for Smart Energy Management • Artificial Intelligence for Micro Grid Operations • Artificial Intelligence for Renewable Energy Penetration • digitalization in energy transition
ISBN-10 3-030-42726-9 / 3030427269
ISBN-13 978-3-030-42726-9 / 9783030427269
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