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課程培訓(xùn)
電力大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)課程

電力大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)課程

 

培訓(xùn)對象:
電力能源產(chǎn)業(yè)專業(yè)技術(shù)人員(電力工程師、運(yùn)營維護(hù)人員、能源分析師);資通訊領(lǐng)域?qū)I(yè)技術(shù)人員(數(shù)據(jù)分析師、數(shù)據(jù)工程師);以及從事智慧電網(wǎng)、綜合能源服務(wù)的數(shù)據(jù)分析人員
。

 

培訓(xùn)目標(biāo):
使學(xué)員全面了解電力能源產(chǎn)業(yè)的數(shù)據(jù)樣態(tài),建立數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)專業(yè)能力,能夠有效處理電力數(shù)據(jù)資料。培養(yǎng)資通訊與電能跨領(lǐng)域能力,掌握Python編程、數(shù)據(jù)處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)在電力領(lǐng)域的應(yīng)用方法。能夠獨(dú)立完成用戶用電行為預(yù)測、電力負(fù)荷預(yù)測、設(shè)備異常預(yù)警等典型數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目,具備進(jìn)行相關(guān)電力數(shù)據(jù)專案時(shí)的一致性溝通語言與有效專案推動能力

 

培訓(xùn)內(nèi)容介紹:
本課程是國內(nèi)少數(shù)結(jié)合電能、資通訊之跨領(lǐng)域電力數(shù)據(jù)分析主題課程,采用"數(shù)位自學(xué)+實(shí)體授課"的混合教學(xué)模式。

  1. 智慧電網(wǎng)與電力通訊基礎(chǔ):講解智慧電網(wǎng)發(fā)展背景與技術(shù)架構(gòu)、ICT在智慧電網(wǎng)上的應(yīng)用。深入剖析AMI智慧電表架構(gòu)與MDMS電表數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)、變電自動化與配電自動化系統(tǒng)、SCADA數(shù)據(jù)采集與監(jiān)控系統(tǒng)的整合應(yīng)用 。

  2. Python數(shù)據(jù)處理基礎(chǔ):學(xué)員通過數(shù)位自學(xué)課程掌握Python開發(fā)環(huán)境建置、基礎(chǔ)語法、變量與運(yùn)算、數(shù)據(jù)類型、流程控制、自訂函數(shù),以及Numpy、Pandas、Matplotlib等數(shù)據(jù)處理與可視化套件的基礎(chǔ)應(yīng)用 。

  3. 數(shù)據(jù)預(yù)處理與探索性分析:實(shí)操使用Pandas進(jìn)行電力數(shù)據(jù)清洗,包括去除重復(fù)數(shù)據(jù)、填補(bǔ)缺失值、轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)格式。使用Matplotlib和Seaborn進(jìn)行探索性數(shù)據(jù)分析(EDA),繪制條形圖、散點(diǎn)圖、盒型圖、熱力圖等,挖掘數(shù)據(jù)內(nèi)在規(guī)律

  4. 機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)應(yīng)用:講解分類(決策樹、隨機(jī)森林)、回歸(線性回歸、支持向量機(jī))和聚類(K-means)算法原理。使用Sklearn庫實(shí)作分類和回歸模型,針對電力數(shù)據(jù)進(jìn)行用戶用電行為預(yù)測和需求預(yù)測。深入學(xué)習(xí)時(shí)間序列分析工具與方法(ARIMA、LSTM),使用TensorFlow/Keras搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,進(jìn)行未來電力負(fù)荷和價(jià)格預(yù)測 。

  5. 電力數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)務(wù):分享電力數(shù)據(jù)在智慧家庭、智慧建筑(社區(qū))、配電網(wǎng)、輸電網(wǎng)等場景的實(shí)際應(yīng)用案例,強(qiáng)化學(xué)員的業(yè)務(wù)理解與專案落地能力





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專家力量:
中國科學(xué)院相關(guān)研究所高級研究人員
西門子,TI,vmware,MSC,Ansys,MDI,Mentor, candence,Altium,Atmel 、Freescale,達(dá)索,華為等
大型公司高級工程師,項(xiàng)目經(jīng)理,技術(shù)支持專家
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大多名牌大學(xué),碩士以上學(xué)歷,相關(guān)學(xué)歷背景專業(yè),理論素養(yǎng)高
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