التخصصات التدريبية
قم بتحميل محتويات الدورة :
مقدمة:
تُعدّ البيانات الضخمة ثروةً هائلةً في قطاع الطاقة، حيث تُتيح فرصة غير مسبوقة لتحسين أداء و كفاءة أنظمة الطاقة الكهربائية. من خلال جمع و تحليل البيانات من مختلف مصادر الشبكة (مثل العدادات الذكية، و أجهزة الاستشعار، و محطات التوليد)، يمكن الحصول على رؤى قيمة تُساعد على فهم و توقع سلوك الشبكة، و اتخاذ قرارات أكثر ذكاءً في مجال إدارة الطاقة و تحسين كفاءتها. يهدف هذا البرنامج التدريبي إلى تمكين المشاركين من فهم و تطبيق أحدث التقنيات في مجال تحليل البيانات الضخمة في قطاع الطاقة، و تزويدهم بالمعرفة و المهارات اللازمة لتحليل البيانات و استخلاص رؤى عملية، و استخدام هذه الرؤى في تحسين أداء و موثوقية أنظمة الطاقة الكهربائية.
أهداف البرنامج:
- فهم مفهوم البيانات الضخمة و أهميتها في قطاع الطاقة الكهربائية.
- التعرف على مصادر البيانات الضخمة في أنظمة الطاقة و كيفية جمعها.
- إتقان مهارات تنظيف و تحضير البيانات الضخمة للتحليل.
- استخدام أدوات و تقنيات تحليل البيانات الضخمة لاستخلاص رؤى قيمة.
- تطبيق التحليلات التنبؤية و الوصفية في تحسين أداء أنظمة الطاقة.
- تحسين كفاءة و موثوقية شبكات الكهرباء باستخدام تحليل البيانات الضخمة.
- تطبيق المعرفة المكتسبة في اتخاذ قرارات مستدامة في مجال الطاقة.
الفئة المستفيدة:
- المهندسون الكهربائيون و المختصون في شبكات الطاقة.
- موظفو شركات توليد و نقل و توزيع الكهرباء.
- محللو البيانات و علماء البيانات في قطاع الطاقة.
- المسؤولون عن تخطيط و إدارة البنية التحتية للطاقة.
- أي شخص مهتم بالتعرف على كيفية استخدام البيانات الضخمة في تحسين أداء أنظمة الطاقة.
محتويات الدروة :
اليوم الأول:
مقدمة إلى البيانات الضخمة في قطاع الطاقة
- مفهوم البيانات الضخمة و خصائصها (الحجم، و السرعة، و التنوع، و القيمة).
- أهمية البيانات الضخمة في تحسين أداء و كفاءة و موثوقية أنظمة الطاقة.
- التحديات التي تواجه جمع و تحليل البيانات الضخمة في قطاع الطاقة.
- أفضل الممارسات في استخدام البيانات الضخمة في قطاع الطاقة.
- ورشة عمل: تحليل حالة عملية لتطبيق البيانات الضخمة في تحسين أداء شبكة كهرباء.
اليوم الثاني:
مصادر و تقنيات جمع البيانات
- مصادر البيانات الضخمة في أنظمة الطاقة (مثل العدادات الذكية، و أجهزة الاستشعار، و محطات التوليد و التوزيع، و سجلات الصيانة).
- تقنيات جمع البيانات (مثل إنترنت الأشياء، و SCADA، و نظم المعلومات الجغرافية).
- أدوات و تقنيات تخزين البيانات الضخمة (مثل Hadoop، و Spark).
- ورشة عمل: تطبيق أدوات جمع البيانات على نظام طاقة افتراضي.
اليوم الثالث:
تنظيف و تحضير البيانات للتحليل
- أهمية تنظيف و تحضير البيانات قبل التحليل.
- تقنيات تنظيف البيانات (مثل معالجة القيم المفقودة، و تصحيح الأخطاء).
- تحويل البيانات إلى صيغ مناسبة للتحليل (مثل الجداول، و المصفوفات).
- ورشة عمل: تطبيق تقنيات تنظيف و تحضير البيانات على مجموعة بيانات حقيقية.
اليوم الرابع:
تحليل البيانات و استخلاص الرؤى
- التحليل الوصفي (Descriptive analytics) لفهم البيانات الحالية و تحديد الأنماط و الاتجاهات.
- التحليل التنبؤي (Predictive analytics) لتوقع الطلب على الطاقة و الأعطال المحتملة.
- التحليل التوجيهي (Prescriptive analytics) لتحديد أفضل الإجراءات لتحسين أداء الأنظمة.
- تصور البيانات و عرض النتائج بشكل فعال.
- ورشة عمل: تطبيق تقنيات تحليل البيانات على بيانات الطاقة و استخلاص رؤى عملية.
اليوم الخامس:
التطبيقات و التحديات و التوجهات المستقبلية
- تطبيقات تحليل البيانات الضخمة في مختلف مجالات الطاقة (مثل توليد الطاقة، و نقلها، و توزيعها).
- التحديات التي تواجه تطبيق تحليل البيانات الضخمة في قطاع الطاقة (مثل أمن البيانات، و الخصوصية).
- التوجهات المستقبلية في مجال تحليل البيانات الضخمة في الطاقة (مثل الذكاء الاصطناعي، و تعلم الآلة).
- تقييم البرنامج التدريبي و حلقة نقاش مفتوحة.
أساليب التدريب :
- نقاشات مفتوحة لتحليل وجهات النظر.
- دراسة حالات.
- قصص وأمثلة واقعية .
- التمارين واختبارات الشخصية.
- العصف الذهني.
- تكليف المتدربين بمشروعات جماعية أو فردية.
- ربط المحتوى بتجارب مألوفة.