หน่วย
1. ความรู้เบื้องต้นเกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์ในระบบพลังงานและระเบียบวินัยในการตรวจสอบ 2. ข้อมูลพลังงาน, SCADA และมิเตอร์อัจฉริยะ: การเตรียมอนุกรมเวลา 3. การพยากรณ์โหลดและอุปสงค์ 4. พยากรณ์การผลิตพลังงานทดแทน: แสงอาทิตย์และลม 5. สมาร์ทกริดและการเพิ่มประสิทธิภาพกริด 6. การจัดการแบตเตอรี่และการจัดเก็บพลังงาน 7. การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์: ความสมบูรณ์ของหม้อแปลง กังหัน และอุปกรณ์ 8. ประสิทธิภาพการใช้พลังงาน: การเพิ่มประสิทธิภาพอาคารและอุตสาหกรรม 9. การวิเคราะห์ตลาดไฟฟ้าและราคา 10. การบัญชีคาร์บอน การปล่อยก๊าซเรือนกระจก และความยั่งยืน 11. การวิเคราะห์พลังงาน จริยธรรม และข้อจำกัดแบบครบวงจรด้วย Python
หน่วย 9 / 11

การวิเคราะห์ตลาดไฟฟ้าและราคา

กำไร:

  • ความสามารถในการอธิบายโครงสร้างตลาดแบบวันข้างหน้า/ระหว่างวัน และแหล่งที่มาของความผันผวนของราคา
  • ความสามารถในการสร้างการคาดการณ์ราคา ร่างกลยุทธ์การเสนอราคา และการวิเคราะห์สถานการณ์ด้วยปัญญาประดิษฐ์
  • ความสามารถในการจัดการความไม่แน่นอนของการคาดการณ์ตลาด ความเสี่ยงในการติดตั้งมากเกินไป และข้อจำกัดทางการเงิน/กฎหมาย