1. Репозиторий Самарского национального исследовательского университета имени академика С.П. Королёва
  2. 02. Монографии и сборники научных трудов
  3. eBooks
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.editorBansal R. C.ru
dc.contributor.editorHiran K.K.ru
dc.contributor.editorHolm-Nielson J.B.ru
dc.contributor.editorPadmanaban S.ru
dc.contributor.editorPriyadarshi N.ru
dc.date.accessioned2026-05-29T07:34:52Z-
dc.date.available2026-05-29T07:34:52Z-
dc.date.issued2022ru
dc.identifier3102607ru
dc.identifier.citationArtificial Intelligence and Internet of Things for Renewable Energy Systems / edited by Jens Bo Holm-Nielson [and other]. - Berlin ; Boston : De Gruyter, 2022. - 1 file (353 Mb) (321 p.). - ISBN = 9783110713794, 9783110714043, 9783110714159. - Текст : электронныйru
dc.identifier.isbn9783110713794ru
dc.identifier.isbn9783110714043ru
dc.identifier.isbn9783110714159ru
dc.identifier.issnru
dc.identifier.ismnru
dc.identifier.urihttp://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/62474-
dc.identifier.npsru
dc.identifier.orcidru
dc.description.abstractThis book explains the application of Artificial Intelligence and Internet of Things on green energy systems. The design of smart grids and intelligent networks enhances energy efficiency, while the collection of environmental data through sensors and their prediction through machine learning models improve the reliability of green energy systems.ru
dc.description.abstractВ книге рассказывается о применении искусственного интеллекта и интернета вещей в системах экологически чистой энергетики. Проектирование интеллектуальных сетей повышает энергоэффективность, а сбор экологических данных с помощью датчиков и их прогнозирование с помощью моделей машинного обучения повышают надежность систем экологически чистой энергетики.ru
dc.description.abstractИспользуемые программы Adobe Acrobatru
dc.format.mimetypeTextru
dc.language.isoengru
dc.publisherDe Gruyterru
dc.textpart-
dc.subjectbig data analytics in energyru
dc.subjectenergy storageru
dc.subjectfuzzy logic and rule-based systemsru
dc.subjectinternet of thingsru
dc.subjectmachine learningru
dc.subjectmaximum power point trackingru
dc.subjectphotovoltaic systemsru
dc.subjectremote monitoring and control systemsru
dc.subjectrenewable energy systemsru
dc.subjectSmart Gridru
dc.subjectаналитика больших данных в энергетикеru
dc.subjectинтернет вещейru
dc.subjectмашинное обучениеru
dc.subjectнакопление энергииru
dc.subjectотслеживание точек максимальной мощностиru
dc.subjectсистемы возобновляемой энергииru
dc.subjectсистемы нечеткой логики и правилru
dc.subjectсистемы удаленного мониторинга и управленияru
dc.subjectумная сетьru
dc.subjectфотоэлектрические системыru
dc.subject.rugasnti50.01ru
dc.subject.udc004.021ru
dc.titleArtificial Intelligence and Internet of Things for Renewable Energy Systemsru
dc.typeTextru
Appears in Collections:eBooks

Files in This Item:
File SizeFormat 
3102607.pdf362.36 MBAdobe PDFView/Open    Request a copy
Show simple item record


Items in Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.