【電網學校】電力數據分析與應用管理

開課日期 |

2025-12-10

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開課地點 |

台北市大安區復興南路二段237號4樓
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師資介紹

課程資訊

開課日期

2025-12-10

學習時程

33小時

上課時間

週三,週四

上課時段

上午,下午

適用對象

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。

課程特色

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。
講師安排工研院綠能所、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。

詳細內容

課程特色/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。
 
單元一、智慧電網及電力通訊協定(9H)
時間 課程名稱 課程內容 授課講師
12/10(三) 智慧電網概論 ˙智慧電網發展背景 工研院綠能所
09:30-12:30 ˙智慧電網技術簡介 張哲瑜 研究員
實體課程 ˙ICT在智慧電網上的應用領域與潛力  
  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  
12/10(三) 變電自動化SCADA ˙變電系統及自動化介紹 台電配電處
13:30-16:30 ˙配電系統及自動化介紹 陳坤諒 組長
實體課程 ˙數據採集與監控系統  
  ˙SCADA之整合、應用與維護  
12/11(四) 電力通訊協定 ˙電力通訊系統架構 台電公司
09:30-12:30 ˙電力通訊協定-應用端 許春祥 組長
實體課程 ˙電力通訊協定-傳輸端  
  ˙電力通訊協定實務  
單元二、 數據資料分析與電力數據應用(24H)
時間 課程名稱 課程內容 授課講師
數位自學 數據分析應用基礎 ˙Python開發環境建置與基礎語法 核果智能科技
影片觀看 ˙變數與運算 股份有限公司
6H ˙資料型別介紹:數值型類別及布林類別、序列化類別 李厚均 執行長
  ˙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  
12/17(三) 數據預處理及視覺化 ˙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。 工研院產業學院
09:30-16:30 ˙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。 游函諺 
實體上課6H 機器學習應用 ˙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)。 數位訓練經理
  ˙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。  
12/24(三) 數據分析技術 ˙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
09:30-16:30 游函諺 
實體上課6H 深度學習應用 TensorFlow 和 Keras 數位訓練經理
  ˙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。  
1/08(四) 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
09:30-16:30 周一婷 博士
實體上課6H  
 
 
 
※主辦單位保留課程變更之權利

師資介紹

  謝冠群講師
  • 現任:中原大學電機工程學系 榮譽教授
  • 主要研究領域:電力電子轉換、照明驅動置、太陽能變流器、電動車充電技術、電池充電和管理、儲能。
  • 經歷:曾任台灣科技大學電子工程學系教授,電力電子授課經歷超過40年,擁有豐富產業演講和培訓經驗,執行產學合作計畫約百件、擔任技術顧問、協助產業建立研發團隊及開發新產品經驗。

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