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Forecasting and Assessing Risk of Individual Electricity Peaks [[electronic resource] /] / by Maria Jacob, Cláudia Neves, Danica Vukadinović Greetham
Forecasting and Assessing Risk of Individual Electricity Peaks [[electronic resource] /] / by Maria Jacob, Cláudia Neves, Danica Vukadinović Greetham
Autore Jacob Maria
Edizione [1st ed. 2020.]
Pubbl/distr/stampa Cham, : Springer Nature, 2020
Descrizione fisica 1 online resource (XII, 97 p. 38 illus., 35 illus. in color.)
Disciplina 519
Collana SpringerBriefs in Mathematics of Planet Earth, Weather, Climate, Oceans
Soggetto topico Mathematics
Statistics 
Energy efficiency
Algorithms
Energy systems
Mathematics of Planet Earth
Statistical Theory and Methods
Energy Efficiency
Energy Systems
Soggetto non controllato Mathematics
Statistics 
Energy efficiency
Algorithms
Energy systems
ISBN 3-030-28669-X
Formato Materiale a stampa
Livello bibliografico Monografia
Lingua di pubblicazione eng
Nota di contenuto Preface -- Introduction -- Short Term Load Forecasting -- Extreme Value Theory -- Extreme Value Statistics -- Case Study -- References -- Index.
Record Nr. UNINA-9910372751103321
Jacob Maria  
Cham, : Springer Nature, 2020
Materiale a stampa
Lo trovi qui: Univ. Federico II
Opac: Controlla la disponibilità qui
Forecasting and Assessing Risk of Individual Electricity Peaks [[electronic resource] /] / by Maria Jacob, Cláudia Neves, Danica Vukadinović Greetham
Forecasting and Assessing Risk of Individual Electricity Peaks [[electronic resource] /] / by Maria Jacob, Cláudia Neves, Danica Vukadinović Greetham
Autore Jacob Maria
Edizione [1st ed. 2020.]
Pubbl/distr/stampa Cham, : Springer Nature, 2020
Descrizione fisica 1 online resource (XII, 97 p. 38 illus., 35 illus. in color.)
Disciplina 519
Collana SpringerBriefs in Mathematics of Planet Earth, Weather, Climate, Oceans
Soggetto topico Mathematics
Statistics 
Energy efficiency
Algorithms
Energy systems
Mathematics of Planet Earth
Statistical Theory and Methods
Energy Efficiency
Energy Systems
Soggetto non controllato Mathematics
Statistics 
Energy efficiency
Algorithms
Energy systems
ISBN 3-030-28669-X
Formato Materiale a stampa
Livello bibliografico Monografia
Lingua di pubblicazione eng
Nota di contenuto Preface -- Introduction -- Short Term Load Forecasting -- Extreme Value Theory -- Extreme Value Statistics -- Case Study -- References -- Index.
Record Nr. UNISA-996418258003316
Jacob Maria  
Cham, : Springer Nature, 2020
Materiale a stampa
Lo trovi qui: Univ. di Salerno
Opac: Controlla la disponibilità qui