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單元一、智慧電網及電力通訊協定(9H)
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時間
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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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2/26(三)
09:30-12:30
實體課程
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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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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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2/26(三)
13:30-16:30
實體課程
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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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3/5(三)
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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單元二、 數據資料分析與電力數據應用(24H)
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時間
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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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數位自學
影片觀看
6H
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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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3/13(四)
09:30-16:30
實體上課6H
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數據預處理及視覺化
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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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機器學習應用
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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。
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3/19(三)
09:30-16:30
實體上課6H
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數據分析技術
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˙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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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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3/26(三)
09:30-16:30
實體上課6H
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電力數據應用實務
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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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