Making It is a weekly audio podcast that comes out every Friday hosted by Jimmy Diresta, Bob Clagett and David Picciuto. Three different makers with different backgrounds talking about creativity, design and making things with your bare hands.
…
continue reading
Контент предоставлен UCL. Весь контент подкастов, включая эпизоды, графику и описания подкастов, загружается и предоставляется непосредственно компанией UCL или ее партнером по платформе подкастов. Если вы считаете, что кто-то использует вашу работу, защищенную авторским правом, без вашего разрешения, вы можете выполнить процедуру, описанную здесь https://ru.player.fm/legal.
Player FM - приложение для подкастов
Работайте офлайн с приложением Player FM !
Работайте офлайн с приложением Player FM !
Sustainability in Statistical Modelling of Wind Energy with Domna Ladopoulou
MP3•Главная эпизода
Manage episode 437686933 series 2550485
Контент предоставлен UCL. Весь контент подкастов, включая эпизоды, графику и описания подкастов, загружается и предоставляется непосредственно компанией UCL или ее партнером по платформе подкастов. Если вы считаете, что кто-то использует вашу работу, защищенную авторским правом, без вашего разрешения, вы можете выполнить процедуру, описанную здесь https://ru.player.fm/legal.
Domna Ladopoulou, a researcher in the Department of Statistical Science at UCL, is working on improving the efficiency and reliability of wind energy production through statistical and machine learning modelling approaches. Her research focuses on developing a probabilistic condition monitoring system for wind farms using SCADA data to detect faults and failures early. This system aims to enhance the sustainability of wind farms by reducing maintenance costs and improving overall reliability. Donna's methodology involves non-parametric probabilistic methods like Gaussian processes and probabilistic neural networks, which offer flexibility and computational efficiency. She emphasizes the importance of informed decision-making in sustainability and the potential for her research to be scaled globally, particularly in regions with high wind power reliance. Date of episode recording: 2024-05-30T00:00:00Z Duration: 00:17:34 Language of episode: English Presenter:Stephanie Dickinson Guests: Domna Ladopoulou Producer: Nathan Green
…
continue reading
1225 эпизодов
MP3•Главная эпизода
Manage episode 437686933 series 2550485
Контент предоставлен UCL. Весь контент подкастов, включая эпизоды, графику и описания подкастов, загружается и предоставляется непосредственно компанией UCL или ее партнером по платформе подкастов. Если вы считаете, что кто-то использует вашу работу, защищенную авторским правом, без вашего разрешения, вы можете выполнить процедуру, описанную здесь https://ru.player.fm/legal.
Domna Ladopoulou, a researcher in the Department of Statistical Science at UCL, is working on improving the efficiency and reliability of wind energy production through statistical and machine learning modelling approaches. Her research focuses on developing a probabilistic condition monitoring system for wind farms using SCADA data to detect faults and failures early. This system aims to enhance the sustainability of wind farms by reducing maintenance costs and improving overall reliability. Donna's methodology involves non-parametric probabilistic methods like Gaussian processes and probabilistic neural networks, which offer flexibility and computational efficiency. She emphasizes the importance of informed decision-making in sustainability and the potential for her research to be scaled globally, particularly in regions with high wind power reliance. Date of episode recording: 2024-05-30T00:00:00Z Duration: 00:17:34 Language of episode: English Presenter:Stephanie Dickinson Guests: Domna Ladopoulou Producer: Nathan Green
…
continue reading
1225 эпизодов
Alle episoder
×Добро пожаловать в Player FM!
Player FM сканирует Интернет в поисках высококачественных подкастов, чтобы вы могли наслаждаться ими прямо сейчас. Это лучшее приложение для подкастов, которое работает на Android, iPhone и веб-странице. Зарегистрируйтесь, чтобы синхронизировать подписки на разных устройствах.