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Big Data in Energy Economics

Big Data in Energy Economics
Kataloginformation
Feldname Details
Vorliegende Sprache eng
ISBN 978-981-16-8964-2
978-981-16-8966-6
978-981-16-8967-3
Name Liu, Hui ¬[VerfasserIn]¬
Nikitas, Nikolaos ¬[VerfasserIn]¬
Name ANZEIGE DER KETTE Nikitas, Nikolaos ¬[VerfasserIn]¬
Name Li, Yanfei ¬[VerfasserIn]¬
T I T E L Big Data in Energy Economics
Verlagsort Singapore
Singapore
Verlag Springer Singapore
Imprint: Springer
Erscheinungsjahr 2022
2022
2022
Umfang 1 Online-Ressource (XXII, 258 p. 97 illus., 92 illus. in color.)
Reihe Management for Professionals
Titelhinweis Erscheint auch als (Druck-Ausgabe)ISBN: 978-981-16-8964-2
Erscheint auch als (Druck-Ausgabe)ISBN: 978-981-16-8966-6
Erscheint auch als (Druck-Ausgabe)ISBN: 978-981-16-8967-3
ISBN ISBN 978-981-16-8965-9
Klassifikation KNB
BUS069000
333.79
Kurzbeschreibung Preface -- Chapter 1 Introduction -- Chapter 2 Big Data Analysis of Energy Economics in Oil Market -- Chapter 2 Big Data Analysis of Energy Economics in Oil Market -- Chapter 3 Big Data Analysis of Energy Economics in Coal Market -- Chapter 4 Big Data Analysis of Energy Economics in Wind Power Market -- Chapter 5 Big Data Analysis of Energy Economics in Photovoltaic Power Generation Market -- Chapter 6 Big Data Analysis of Power Market Energy Economics -- Chapter 7 Big Data Management of Smart City Energy Conservation and Emission Reduction -- Chapter 8 Optimization Analysis of Clean Energy Transformation -- Chapter 9 Global Energy Internet Green and Low-Carbon Energy Economic Innovation. .
2. Kurzbeschreibung This book combines energy economics and big data modeling analysis in energy conversion and management and comprehensively introduces the relevant theories, key technologies, and application examples of the smart energy economy. With the help of time series big data modeling results, energy economy managers develop reasonable and feasible pricing mechanisms of electricity price and improve the absorption capacity of the power grid. In addition, they also carry out scientific power equipment scheduling and cost–benefit analysis according to the results of data mining, so as to avoid the loss caused by accidental damage of equipment. Energy users adjust their power consumption behavior through the modeling results provided and achieve the effect of energy saving and emission reduction while reasonably reducing the electricity expenditure. This book provides an important reference for professionals in related fields such as smart energy, smart economy, energy Internet, artificial intelligence, energy economics and policy.
SWB-Titel-Idn 1789600146
Signatur Springer E-Book
Bemerkungen Elektronischer Volltext - Campuslizenz
Elektronische Adresse $uhttps://doi.org/10.1007/978-981-16-8965-9
Internetseite / Link Resolving-System
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ISBD-Anzeige Katalogdatensatz500324999
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