Big Data Analytics for Renewables
Introduzione al Corso
Il settore delle energie rinnovabili sta vivendo una crescita senza precedenti, poiché Governi, Aziende e Privati si concentrano sempre di più sulla sostenibilità e sulla riduzione delle emissioni di carbonio.
Dall’energia eolica e solare, all’energia idroelettrica e geotermica, queste fonti forniscono alternative più pulite ai combustibili fossili.
Tuttavia, l’integrazione delle energie rinnovabili nell’energia globale comporta sfide come l’intermittenza, l’integrazione della rete, l’efficienza dei costi e altro ancora.
L’analisi dei dati svolge un ruolo trasformativo nell’affrontare queste sfide, guidare l’innovazione e garantire l’uso ottimale delle risorse rinnovabili.
Con grandi quantità di dati disponibili, i cosiddetti Big Data, generati da fonti di energia rinnovabile come turbine eoliche, pannelli solari e sistemi di accumulo di energia, l’analisi dei dati (Big Data Analytics) aiuta a ottimizzare la produzione di energia, migliorare l’efficienza e ridurre i costi.
Obiettivi del Corso
Obiettivo del Corso è chiarire come la Big Data Analytics possa plasmare il settore delle energie rinnovabili e perché essa è strumento fondamentale per raggiungere un futuro energetico sostenibile.
A chi si rivolge
Responsabili apicali, progettisti e analisti di sistemi predittivi e ottimizzazione delle politiche di gestione energetica
Prerequisiti
Non sono richieste competenze specialistiche in ambito Big Data Analytics, è suggerita la conoscenza di tematiche attinenti alla gestione delle energie rinnovabili
Argomenti esaminati
- Big Data Analytics: introduzione all’approccio metodologico Data-driven
- Big Data e Sistema Energetico: alcuni aspetti generali
- Big Data Analytics nel Sistema Energetico: considerazioni architetturali e di storaging
- Gestione dell’energia: Big Data nella previsione del carico energetico
- Integrazione con modelli predittivi per superare le sfide dalla Big Data Analytics
- Applicazioni di apprendimento automatico per sistemi di energia rinnovabile
- Il modello di business AI come mercato energetico emergente e la rete intelligente
- Previsione del carico energetico (previsione della domanda e dell’offerta)
- Algoritmi di apprendimento profondo per la previsione del vento: una panoramica
- Casi di studio:
- Previsione del consumo di elettricità utilizzando varie tecniche di apprendimento automatico
- Sistema di previsione e ottimizzazione dell’energia solare per un’integrazione efficiente dell’energia rinnovabile
Info e Iscrizioni Corsi
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