Soft Computing in Green and Renewable Energy Systems
Soft Computing in Green and Renewable Energy Systems stanowi praktyczne wprowadzenie do zastosowania technik soft computing i hybrydowych systemów inteligentnych do projektowania, modelowania, charakteryzowania, optymalizacji, prognozowania i przewidywania wydajności zielonych i odnawialnych systemów energetycznych. Badania nad energią odnawialną (energią pochodzącą z zasobów naturalnych, takich jak światło słoneczne, wiatr, pływy, deszcz, ciepło geotermalne, biomasa, wodór itp. ), ponieważ decydenci, naukowcy, ekonomiści i światowe agencje połączyły siły w poszukiwaniu alternatywnych, zrównoważonych rozwiązań energetycznych dla obecnych krytycznych kwestii środowiskowych, gospodarczych i społecznych.
Innowacyjne modele, przyjazne dla środowiska procesy, analiza danych itp. stosowane w systemach energii odnawialnej są wymagające obliczeniowo, nieliniowe i złożone, a także wiążą się z wysokim stopniem niepewności. Miękkie technologie obliczeniowe, takie jak zbiory i systemy rozmyte, nauka i systemy neuronowe, algorytmy ewolucyjne i programowanie genetyczne oraz uczenie maszynowe, są idealne do radzenia sobie z szumem, nieprecyzyjnością i niepewnością danych, a jednocześnie zapewniają solidne, tanie rozwiązania.
W rezultacie inteligentne i miękkie paradygmaty obliczeniowe znajdują coraz więcej zastosowań w badaniach nad systemami energii odnawialnej. Ta książka będzie bardzo przydatna dla naukowców, praktyków, studentów studiów licencjackich i magisterskich zajmujących się badaniem systemów energii odnawialnej.