1、了解電力能源產業的數據樣態,以能更清楚數據分析在電能產業佔據重要腳色之脈絡緣由。 2、建立數據分析基礎專業能力,使能有效處理數據資料。 3、培養資通訊與電能跨域能力,以能在進行相關電力數據專案時,建構一致性溝通語言,有效專案推動。
power電網學校, 電力, 數據分析, 電力數據分析, 資通訊, 電網
課程代碼 2324030041 Loading...

電力數據分析管理師 - 課程總覽 - 產業學習網

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課程型態/ 實體
上課地址/ 台北BR6科技大樓
時數/ 34小時
起迄日期/ 2024/05/02~2024/05/31
聯絡資訊/ 高婉菱 03-5916092
報名截止日/ 2024/04/30
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課程介紹

       電力能源產業隨著電業自由化、能源轉型帶動再生能源、電動車及儲能等分散式能源之趨勢,為維持電力供電穩定,數據分析在其中扮演重要關鍵性。

       數據分析可協助電力能源產業,包含:預測電力需求、即時監控設備和電網穩定、透過數據提供即時反饋,讓用戶了解用電習慣,進而提升能源效率等,已是現代電能產業在應對能源需求的挑戰和實現能源轉型不可或缺的一部分。

       電網學校「電力數據分析管理師」培訓,今年邁入第二梯次,課程繼續結合電力系統運營、數據分析資通訊專業主題,並安排專家分享電力數據分析實際應用案例,將協助電力能源、資通訊領域專業人士建立數據分析知識技能、建構跨域專業能力,協助學員未來能有效處理電力數據,及面對相關數據業務專案於溝通時,能有一致性的語言,更有效業務推動。

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課程目標

  1. 了解電力能源產業的數據樣態,以能更清楚數據分析在電能產業佔據重要角色之脈絡緣由。
  2. 建立數據分析基礎專業能力,使能有效處理數據資料。
  3. 培養資通訊與電能跨域能力,以能在進行相關電力數據專案時,建構一致性溝通語言,有效專案推動。
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課程對象

  • 電力能源產業專業人員:包括電力工程師、運營維護人員、能源分析師等。
  • 資通訊領域專業人員:包括數據分析師、數據資料工程師等,欲投入電力能源專案之成員。
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課程特色

  1. 國內少數結合電能、資通訊之跨領域電力數據分析主題課程。
  2. 講師安排工研院綠能所、資通所、合聯電網等專業師資,分享電能產業之電力數據應用案例,實務與手法兼具,更提升學習成效。
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課程大綱

單元一、智慧電網及電力通訊協定(9H)

課程名稱

課程內容

授課講師

時間

智慧電網概論

˙ 智慧電網發展背景

˙ 智慧電網技術簡介

˙ ICT在智慧電網上的應用領域與潛力

工研院綠能所
張哲瑜 研究員

5/2()

09:30-12:30

實體課程

AMI智慧電表應用

˙AMI智慧電表架構與通訊系統

˙MDMS電表資料管理系統與數據管理

˙數據整合應用與推展

變電自動化SCADA

˙變電系統及自動化介紹

˙ 配電系統及自動化介紹

˙ 數據採集與監控系統

˙ SCADA之整合、應用與維護

台電配電處
陳坤諒 組長

5/2 ()

13:30-16:30

實體課程

電力通訊協定

˙ 電力通訊系統架構

˙ 電力通訊協定-應用端

˙ 電力通訊協定-傳輸端

˙ 電力通訊協定實務

台電公司
許春祥 組長

5/3()

09:30-12:30

實體課程

單元三、 數據資料分析與電力數據應用(25H)

課程名稱

課程內容

授課講師

時間

數據分析應用

˙Python開發環境建置與基礎語法

˙變數與運算

˙資料型別介紹:數值型類別及布林類別、序列化類別

˙流程控制 / 迴圈

˙字串格式與正規表達式

˙自訂函數與內建函數

˙NumpyPandasMatplotlib套件

核果智能科技股份有限公司
李厚均 執行長

數位自學影片觀看

6H

數據分析基礎

數據預處理

˙實務操作:透過實例教授如何在 Python 中使用 pandas 進行數據清洗,包括去除重複數據、填補缺失值、轉換數據格式。

˙案例研究:提供真實電力數據集,讓學生實戰學習數據清洗和準備過程。

探索性數據分析 (EDA)

˙技術深化:深入探討如何使用 matplotlib seaborn 進行數據視覺化,包括條形圖、散點圖、盒型圖和熱力圖等。

˙實際應用:進行電力消耗趨勢分析和異常消耗模式的識別。

台北教育大學
蔡志孝 教授

5/3()

13:30-16:30

實體上課3H

高級數據分析技術

機器學習

˙基本概念:詳細介紹分類(如決策樹、隨機森林)、回歸(如線性回歸、支持向量機)和聚類(如 K-means、層次聚類)。

˙實戰項目:使用 sklearn 庫實作分類和回歸模型,針對電力數據進行用戶用電行為預測和需求預測。

時間序列分析

˙工具與方法:教授 ARIMA LSTM 的理論基礎與實踐,重點放在如何使用這些模型預測未來的電力負載和價格。

˙應用練習:分析季節性變動對電力需求的影響。

工研院產業學院
游函諺 數位訓練經理

5/16()

09:30-16:30

實體上課6H

深度學習應用

TensorFlow Keras

˙TensorFlow簡介

˙基礎神經網絡概念:講解神經網絡的基本組件,如神經元、激活函數、權重和偏置。

˙ 卷積神經網絡(CNN)和循環神經網絡(RNN):介紹這兩種網絡架構,並解釋它們在處理圖像(CNN)和時間序列數據(RNN,特別是 LSTM)中的應用。

˙模型評估:教授如何使用不同的損失函數和評估指標(如準確度、召回率、F1 分數)來衡量模型性能

˙自動化特徵工程:探索如何使用 TensorFlow 的高級功能自動提取和選擇特徵

案例學習

˙案例開發:電力需求預測和電網異常檢測等,提供實際數據和問題,讓學生解決。

電力數據應用實務()

˙電力數據應用實務–智慧家庭、智慧建築(社區)、配電網、輸電網

合聯電網
周一婷 博士

5/17()

09:30-16:30

實體上課6H

電力數據應用實務()

˙電力數據應用實務–儲能案場分析案例/電力市場與輔助服務、用電大戶-綠電與儲能導入數據分析

工研院資通所
張仕穎 技術副理
陳耀鑫 技術副理

5/31()

13:00-17:00

實體上課4H

主辦單位保留課程變更之權利
參加全系列且符合出席時數8成者,將可獲得「電力數據分析管理師」培訓證書

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報名費用

 

一般報名

早鳥價
(4/10前報名)

團報價
(同公司三人以上)

電網聯盟
廠商

電力數據分析管理師 - 全系列

30,600

27,500

26,000

24,500

單元一、智慧電網及電力通訊協定(9H)

8,100

7,300

6,800

6,500

單元二、數據資料分析與電力數據應用(25H)

22,500

20,200

19,200

18,000

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主辦單位

電網學校暨人才發展聯盟、工研院電網管理與現代化策略辦公室、工研院產業學院

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開課資訊

  • 上課地點:工研院產業學院台北學習中心BR6科技大樓(台北市復興南路二段2374)
  • 報名期間:即日起至4月10日止,開課前三週報名者,享有早鳥價!
  • 繳費方式:可使用ATM轉帳或信用卡等方式付款
  • 課程內容單元二「數據分析應用」主題,所包含6小時數位自學影片,報名學員將享2個月內無限次數觀看
  • 因課前教材、講義及餐點之準備及需為您進行退款相關事宜,若您不克前來,請於開課三日前告知,以利行政作業進行並共同愛護資源
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電網學校暨人才發展聯盟會員

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