I. THỜI LƯỢNG: 5 ngày (~40 giờ)
II. MỤC TIÊU KHÓA HỌC
Nhiều quốc gia đặt ra các mục tiêu tích cực để giảm phát thải khí nhà kính, và kết quả là sản xuất năng lượng tái tạo đã tăng lên theo cấp số nhân. Tuy nhiên, năng lượng tái tạo rất thay đổi, khó có thể dự đoán được chúng sẽ sản xuất bao nhiêu năng lượng tại bất kỳ thời điểm nào. Lưới thông minh chống lại sự thay đổi bằng cách cung cấp thông tin chính xác hơn, kiểm soát tinh tế hơn và phản hồi chặt chẽ hơn. Khóa học này dạy các thành phần cơ bản của lưới thông minh bao gồm cảm biến, phân tích dữ liệu và điều khiển. Tìm hiểu cách tối ưu hóa lưới thông minh để chúng tiết kiệm chi phí và hiệu quả, cách tăng độ tin cậy của lưới và cách đo lường hiệu suất thông qua phân tích dữ liệu. Khám phá cách giám sát và mô hình hóa có thể cải thiện dự báo và cung cấp dữ liệu quan trọng cho việc ra quyết định. Phát triển sự hiểu biết về công nghệ thông tin và truyền thông cho phép mở rộng lĩnh vực lưới thông minh.
III. MỤC TIÊU KHÓA HỌC
Sau khi hoàn tất khóa học, học viên sẽ có khả năng:
IV. NỘI DUNG KHÓA HỌC
Phần I: Các thành phần căn bản của mạng năng lượng
Phần II: Làm thế nào để quản lý nguồn năng lượng tái tạo và tối ưu hóa mạng lưới
Phần III: Các phép đo được cải tiến và tiết kiệm chi phí để cải thiện hiệu suất lưới điện
Phần IV: Tích hợp năng lượng tái tạo
Phần V: Quản lý nhu cầu về năng lượng
Phần VI:Tự động hóa phân phối điện
Sử dụng AI để tự động hóa phân phối điện một cách tối ưu
Phần VII: Phân tích dữ liệu về điện (liên quan đến big data)
Dùng Big Data để phân tích dữ liệu, sau đó kết hợp AI để phân tích cung cầu về điện
Phần VIII: Tương lai của công nghệ lưới điện thông minh trong mạng IoT