Book Description: Data Science for Wind Energy Author: Yu Ding 2020 425 CRC Press Summary: Data Science for Wind Energy delves into the application of data science methods to enhance decision-making processes in wind energy, specifically focusing on near-ground wind field analysis, turbine power curve fitting, performance evaluation, and maintenance optimization for wind turbines and wind farms. The book explores a wide range of data science techniques, from time series models to spatiotemporal analysis, kernel regression, decision trees, k-NN, Bayesian inference, and importance sampling, all within the context of wind energy applications. With specific wind energy examples and case studies throughout, this comprehensive guide provides readers with a deep understanding of how data science can improve wind energy production and efficiency. Plot: The plot of Data Science for Wind Energy revolves around the need to understand and harness the power of technology to ensure the survival of humanity and unity in a warring world. As the world grapples with the challenges of climate change, energy scarcity, and political conflicts, the book highlights the urgent need for developing a personal paradigm for perceiving the technological process of modern knowledge development. This paradigm shift is crucial for adapting to the rapidly evolving technological landscape and ensuring the sustainability of our planet.

Data Science for Wind Energy Author: Yu Ding 2020 425 CRC Press Summary: Data Science for Wind Energy углубляется в применение методов науки о данных для улучшения процессов принятия решений в ветроэнергетике, уделяя особое внимание анализу поля ветра вблизи земли, подгонке кривой мощности турбины, оценке производительности и оптимизации технического обслуживания для ветряных турбин и ветряных электростанций. Книга исследует широкий спектр методов науки о данных, от моделей временных рядов до пространственно-временного анализа, регрессии ядра, деревьев решений, k-NN, байесовского вывода и выборки важности, и все это в контексте применения энергии ветра. С конкретными примерами энергии ветра и примерами из практики, это всеобъемлющее руководство дает читателям глубокое понимание того, как наука о данных может улучшить производство и эффективность энергии ветра. Сюжет: Сюжет Data Science for Wind Energy вращается вокруг необходимости понять и использовать силу технологий для обеспечения выживания человечества и единства в воюющем мире. В то время как мир борется с проблемами изменения климата, дефицита энергии и политических конфликтов, книга подчеркивает насущную необходимость разработки личной парадигмы для восприятия технологического процесса развития современных знаний. Это изменение парадигмы имеет решающее значение для адаптации к быстро развивающемуся технологическому ландшафту и обеспечения устойчивости нашей планеты.

Data Science for Wind Energy Author: Yu Ding 2020 425 CRC Press Summary: Data Science for Wind Energy si approfondisce nell'applicazione delle tecniche di scienza dei dati per migliorare i processi decisionali nell'eolico, con particolare attenzione all'analisi del campo vicino al vento, all'adattamento della curva di potenza della turbina, alla valutazione delle prestazioni e all'ottimizzazione della manutenzione per l'eolico turbine e impianti eolici. Il libro esplora una vasta gamma di tecniche di scienza dei dati, dai modelli di serie temporali all'analisi spazio-tempo, regressione core, alberi di soluzioni, k-NN, output bayesiano e campionamento di importanza, e tutto questo nel contesto dell'applicazione dell'energia eolica. Con esempi specifici di energia eolica e esempi di pratica, questa guida completa fornisce ai lettori una profonda comprensione di come la scienza dei dati possa migliorare la produzione e l'efficienza dell'energia eolica. La trama di Data Science for Wind Energy ruota intorno alla necessità di comprendere e sfruttare il potere della tecnologia per garantire la sopravvivenza dell'umanità e l'unità nel mondo in guerra. Mentre il mondo combatte i cambiamenti climatici, le carenze energetiche e i conflitti politici, il libro sottolinea l'urgente necessità di sviluppare un paradigma personale per la percezione del processo tecnologico di sviluppo delle conoscenze moderne. Questo cambiamento di paradigma è fondamentale per adattarsi al panorama tecnologico in rapida evoluzione e garantire la sostenibilità del nostro pianeta.

''

風力エネルギーのためのデータサイエンス著者：Yu Ding 2020 425 CRCプレス要約：風力エネルギーのためのデータサイエンスは、風力発電の意思決定プロセスを改善するためのデータサイエンス技術の応用を掘り下げます、近接地風力分析に焦点を当てます、タービン電力曲線フィット、性能推定、および風力のメンテナンスの最適化農場だ。この本では、時系列モデルから時空解析、カーネル回帰、決定木、k-NN、ベイズ推論、および重要サンプリングまで、幅広いデータサイエンス手法を風力エネルギー応用の文脈で検討しています。風力エネルギーの具体例と実践例から、この包括的なガイドは、データサイエンスが風力エネルギーの生産と効率をどのように改善できるかを深く理解することができます。プロット：風力エネルギーのためのデータサイエンスのプロットは、戦争の世界で人類と統一の生存を確保するために技術の力を理解し、使用する必要性を中心に展開しています。世界が気候変動、エネルギー不足、政治的対立の課題に直面している中、この本は、現代の知識を開発する技術的プロセスを認識するための個人的なパラダイムを開発する緊急の必要性を強調しています。このパラダイムシフトは、急速に進化する技術的景観に適応し、地球の持続可能性を確保するために不可欠です。