單元一、智慧電網及電力通訊協定(9H)
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課程名稱
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課程內容
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授課講師
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時間
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智慧電網概論
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˙ 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
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工研院綠能所 張哲瑜 研究員
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5/2(四)
09:30-12:30
實體課程
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AMI智慧電表應用
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˙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
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變電自動化SCADA
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˙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
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台電配電處 陳坤諒 組長
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5/2 (四)
13:30-16:30
實體課程
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電力通訊協定
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˙ 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
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台電公司 許春祥 組長
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5/3(五)
09:30-12:30
實體課程
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單元二、 數據資料分析與電力數據應用(25H)
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課程名稱
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課程內容
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授課講師
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時間
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數據分析應用基礎
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˙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
˙Numpy、Pandas、Matplotlib套件
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核果智能科技股份有限公司 李厚均 執行長
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數位自學影片觀看
6H
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數據預處理與視覺化
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˙數據預處理: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。
˙探索性數據分析(EDA):深入探討如何使用 matplotlib 和 seaborn 進行數據視覺化,包括條形圖、散點圖、盒型圖和熱力圖等。
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工研院產業學院 游函諺 數位訓練經理
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5/3(五)
13:30-16:30
實體上課3H
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進階數據分析技術
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˙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 和 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。
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工研院產業學院 游函諺 數位訓練經理
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5/16(四)
09:30-16:30
實體上課6H
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深度學習應用
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TensorFlow 和 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。
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電力數據應用實務(一)
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˙電力數據應用實務–智慧家庭、智慧建築(社區)、配電網、輸電網
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合聯電網 周一婷 博士
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5/17(五)
09:30-16:30
實體上課6H
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電力數據應用實務(二)
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˙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
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工研院資通所 張仕穎 技術副理 陳耀鑫 技術副理
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5/31(五)
13:00-17:00
實體上課4H
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