Computer Aided State Estimation of Electric Power Networks: An Introduction to Data Attacks, Cloud Computing and Distribution System State Estimation
Computer Aided State Estimation of Electric Power Networks es una introducción fundamental al tema de la estimación del estado a nivel de libro de texto avanzado para la enseñanza de un curso a nivel de postgrado o de licenciatura, así como para estudiantes de postgrado y becarios de investigación que deseen revisar las últimas técnicas y los mejores enfoques matemáticos para estimar el estado de un sistema generalTanto la teoría como la práctica de la estimación del estado del sistema de distribución (DSSE) se cubren con rigidez imperativa. Los autores presentan la teoría de la estimación del estado con claridad, proporcionando la cantidad adecuada de información esencial e informes enlazados para que los investigadores y estudiantes de posgrado puedan aplicar las técnicas de estimación del estado en diversos campos de la ingeniería de sistemas de potencia. Para comprender el libro es útil tener conocimientos previos de funcionamiento básico de sistemas de potencia, control, adquisición de datos y medida, además de estadística básica.
Las características clave incluyen:
- Temas avanzados basados en Cloud Computing y Estándares utilizados para la preparación de Smart Grid.
- Proporciona toda la información de codificación para estimar el rendimiento de la topología de estimación de estado.
- Permite tanto a los investigadores como a los estudiantes de posgrado llevar a cabo sus proyectos de investigación.
- Cubre temas importantes sobre ataques de datos y estrategias de solución.
- Proporciona una Introducción a la Estimación del Estado del Sistema de Distribución.
Este libro incluye nuevos contenidos como Estimación del estado del sistema de distribución, Ataques de datos, Estrategias de defensa, con una introducción a los sistemas a gran escala basados en la computación en nube, y un paquete de formación MATLAB para estudiantes de posgrado.
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Última modificación: 2024.11.14 07:32 (GMT)