Control System for Electrical Power Grids with Renewables using Artificial Intelligence Methods – Ibrahim Salem Jahan
Ibrahim Salem Jahan
Doctoral thesis
Control System for Electrical Power Grids with Renewables using Artificial Intelligence Methods
Control System for Electrical Power Grids with Renewables using Artificial Intelligence Methods
Abstract:
Modern electrical and electronic devices are very sensitive to the power supply and require steady and stable electric power. Factories may also need electric power within a specific standard range of voltage, frequency, and current to avoid defects in the production. For these reasons electric power utilities must produce an electric power of a specific standard of power quality parameters [EN50160 …moreAbstract:
Modern electrical and electronic devices are very sensitive to the power supply and require steady and stable electric power. Factories may also need electric power within a specific standard range of voltage, frequency, and current to avoid defects in the production. For these reasons electric power utilities must produce an electric power of a specific standard of power quality parameters [EN50160 …more
Language used: English
Date on which the thesis was submitted / produced: 27. 4. 2021
Identifier:
http://hdl.handle.net/10084/145016
Thesis defence
- Date of defence: 16. 6. 2021
- Supervisor: Stanislav Mišák
- Reader: Břetislav Stacho, Peter Braciník, Lukáš Prokop
Citation record
ISO 690-compliant citation record:
JAHAN, Ibrahim Salem. \textit{Control System for Electrical Power Grids with Renewables using Artificial Intelligence Methods}. Online. Doctoral theses, Dissertations. Ostrava: VŠB - Technical University of Ostrava, Fakulta elektrotechniky a informatiky. 2021. Available from: https://theses.cz/id/xn3923/.
Full text of thesis
Accessibility: Plné texty vysokoškolských kvalifikačních prací obhájených na Vysoké škole báňské - Technické univerzitě Ostrava jsou uloženy v repozitáři DSpace. Přístup k plným textům mají všichni uživatelé bez omezení. Přístup je omezen pouze ve výjimečných případech, zpravidla z důvodu ochrany duševního vlastnictví. Nepřístupné práce jsou označeny jako closedAccess nebo embargoedAccess. Tištěné verze prácí jsou uloženy v Ústřední knihovně VŠB-TUO a jsou prezenčně přístupné ve studovně diplomových prací. Další nakládání s prací (kopírování, opisy, MVS)se řídí Knihovní a výpůjčním řádem Ústřední knihovny VŠB-TUO.
Contents of on-line thesis archive
Published in Theses:- autentizovaným zaměstnancům ze stejné školy/fakulty
Other ways of accessing the text
Institution archiving the thesis and making it accessible: VŠB – Technická univerzita OstravaVSB – Technical University of Ostrava
Fakulta elektrotechniky a informatikyDoctoral programme / field:
Elektrotechnika / Elektroenergetika
Theses on a related topic
-
Support vector machines a evoluční algoritmy
Martin Ševčík -
Návrh klasifikátoru parametrů udržitelného rozvoje pomocí Support Vector Machine
Petra Špírková -
Localization of mobile devices using machine learning
Aleš Calábek -
PV Power Forecasting using Distributed Machine Learning for Smart Energy Grid
Muhammad Ammar ZAFAR -
Visual Environment for Introspection of Power System Protocols
Michal Randák -
Economic Dispatch Problem in Smart Grid: vliv topologie sítě na rychlost konvergence k optimálnímu řešení
Markéta ČESALOVÁ