Renewable Energy Transition with Artificial Intelligence (eBook)

Renewable Energy Transition with Artificial Intelligence (eBook)

Dethlefs NinaChatterjee Joyjit
Dethlefs NinaChatterjee Joyjit
Prezzo:
€ 142,99
Compra EPUB
Prezzo:
€ 142,99
Compra EPUB

Formato

:
EPUB
Cloud: Scopri di più
Lingua: Inglese
Editore: Wiley
Codice EAN: 9781394300044
Anno pubblicazione: 2025
Scopri QUI come leggere i tuoi eBook

Note legali

NOTE LEGALI

a) Garanzia legale, Pagamenti, Consegne, Diritto di recesso
b) Informazioni sul prezzo
Il prezzo barrato corrisponde al prezzo di vendita al pubblico al lordo di IVA e al netto delle spese di spedizione
Il prezzo barrato dei libri italiani corrisponde al prezzo di copertina.
I libri in inglese di Libraccio sono di provenienza americana o inglese.
Libraccio riceve quotidianamente i prodotti dagli USA e dalla Gran Bretagna, pagandone i costi di importazione, spedizione in Italia ecc.
Il prezzo in EURO è fissato da Libraccio e, in alcuni casi, può discostarsi leggermente dal cambio dollaro/euro o sterlina/euro del giorno. Il prezzo che pagherai sarà quello in EURO al momento della conferma dell'ordine.
In ogni caso potrai verificare la convenienza dei nostri prezzi rispetto ad altri siti italiani e, in moltissimi casi, anche rispetto all'acquisto su siti americani o inglesi.
c) Disponibilità
I termini relativi alla disponibilità dei prodotti sono indicati nelle Condizioni generali di vendita.

Disponibilità immediata
L'articolo è immediatamente disponibile presso Libraccio e saremo in grado di procedere con la spedizione entro un giorno lavorativo.
Nota: La disponibilità prevista fa riferimento a singole disponibilità.

Disponibile in giorni o settimane (ad es. "3-5-10 giorni", "4-5 settimane" )
L'articolo sarà disponibile entro le tempistiche indicate, necessarie per ricevere l'articolo dai nostri fornitori e preparare la spedizione.
Nota: La disponibilità prevista fa riferimento a singole disponibilità.

Prenotazione libri scolastici
Il servizio ti permette di prenotare libri scolastici nuovi che risultano non disponibili al momento dell'acquisto.

Attualmente non disponibile
L'articolo sarà disponibile ma non sappiamo ancora quando. Inserisci la tua mail dalla scheda prodotto attivando il servizio Libraccio “avvisami” e sarai contattato quando sarà ordinabile.

Difficile reperibilità
Abbiamo dei problemi nel reperire il prodotto. Il fornitore non ci dà informazioni sulla sua reperibilità, ma se desideri comunque effettuare l'ordine, cercheremo di averlo nei tempi indicati. Se non sarà possibile, ti avvertiremo via e-mail e l'ordine verrà cancellato.
Chiudi

Descrizione

Explores harnessing AI to overcome strategic and operational challenges in renewable energy transition The urgent need to decarbonize global energy systems has propelled renewable energy into a position of unprecedented importance, yet this shift presents major technical, economic, and policy challenges. Increasing reliance on intermittent energy sources such as solar and wind demands more effective forecasting, grid coordination, and flexibility. Artificial Intelligence (AI) offers powerful tools to meet these challenges by learning from data, modeling complex interactions, and enabling real-time optimization across generation, transmission, and consumption. Renewable Energy Transition with Artificial Intelligence: Challenge-driven Solutions highlights successful pathways of knowledge transfer between academia and industry through case studies drawn from wind, solar, and emerging energy sources. Focusing on challenge-driven problem solving, the authors showcase transferable strategies that overcome pressing obstacles such as the lack of open datasets, the reluctance to adopt opaque predictive models, and insufficient performance benchmarks. Contributions by leading experts emphasize explainable AI, collaborative innovation, and the vital role of shared infrastructures for data and knowledge exchange. The book also draws from the authors’ international workshop with diverse stakeholders, underscoring the importance of cross-sector cooperation in ensuring sustainable and scalable impact. Adopting a challenge-driven framework linking AI innovation with renewable energy adoption, this title: Integrates perspectives from academia, industry, and the public sector to identify scalable solutions Demonstrates methods for bridging the “black box” problem in neural network–based energy forecasting Addresses data scarcity by proposing solutions for open access, standardization, and benchmarking in renewables AI Provides practical insights for distributed generation, storage, and demand-response management Explores future directions for explainable AI in energy system integration and resilience Both a roadmap and a reference point for integrating AI into renewable systems to accelerate global decarbonization, this book is designed for advanced students, researchers, and practitioners in engineering, computer science, and renewable energy. It is suitable for courses such as Renewable Energy Systems, Artificial Intelligence Applications in Engineering, and Energy Policy and Technology within graduate and postgraduate degree programs in engineering, data science, and environmental studies.