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。
單元一、智慧電網及電力通訊協定(9H) |
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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 |
5/2(四) 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 |
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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 |
5/2 (四) 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 |
5/3(五) 09:30-12:30 實體課程 |
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 |
課程內容 |
授課講師 |
時間 |
數據分析應用基礎 |
˙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 |
核果智能科技股份有限公司 |
數位自學影片觀看 6H |
數據預處理與視覺化 |
˙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。 |
工研院產業學院 |
5/3(五) 13:30-16:30 實體上課3H |
進階數據分析技術 |
˙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 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。 |
工研院產業學院 |
5/16(四) 09:30-16:30 實體上課6H |
深度學習應用 |
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) |
˙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 |
5/17(五) 09:30-16:30 實體上課6H |
電力數據應用實務(二) |
˙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 |
5/31(五) 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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一般報名 |
早鳥價 |
團報價 |
電網聯盟 |
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 |
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