الذكاء الاصطناعي في هندسة الطاقة: تحسين الكفاءة وتوقع الطلب

اليوم الأول:

 مقدمة إلى الذكاء الاصطناعي في هندسة الطاقة

• مفهوم الذكاء الاصطناعي و أنواعه (مثل تعلم الآلة، و الشبكات العصبية).
• تطبيقات الذكاء الاصطناعي في هندسة الطاقة (مثل التنبؤ بالطلب، و تحسين الكفاءة، و الصيانة التنبؤية).
• مزايا و تحديات استخدام الذكاء الاصطناعي في قطاع الطاقة.
• ورشة عمل: تحليل حالة عملية لتطبيق الذكاء الاصطناعي في تحسين كفاءة الطاقة.

اليوم الثاني:

 جمع و تحليل بيانات الطاقة

• أنواع البيانات المستخدمة في تحليل أنظمة الطاقة (مثل بيانات الاستهلاك، و بيانات الإنتاج، و بيانات الطقس).
• مصادر البيانات و تقنيات جمعها (مثل العدادات الذكية، و أجهزة الاستشعار).
• تنظيف و تحضير البيانات للتحليل.
• ورشة عمل: تطبيق أدوات جمع و تحليل البيانات على بيانات استهلاك الطاقة.

اليوم الثالث:

 التنبؤ بالطلب على الطاقة

• مفهوم التنبؤ بالطلب على الطاقة و أهميته في تخطيط و إدارة أنظمة الطاقة.
• أنواع نماذج التنبؤ (مثل السلاسل الزمنية، و الانحدار).
• بناء و تقييم نماذج تنبؤية لتوقع الطلب على الطاقة.
• ورشة عمل: بناء نموذج تنبؤي لتوقع الطلب على الطاقة في مبنى حكومي.

اليوم الرابع:

 تحسين كفاءة الطاقة

• استخدام الذكاء الاصطناعي في تحسين كفاءة استخدام الطاقة في المباني و المنشآت.
• تطبيق التحليلات التنبؤية في الصيانة الوقائية لأنظمة الطاقة.
• تحسين أداء شبكات الكهرباء باستخدام الذكاء الاصطناعي.
• ورشة عمل: تطبيق الذكاء الاصطناعي لتحسين كفاءة نظام الإضاءة في مبنى حكومي.

اليوم الخامس:

 التطبيقات و التحديات و التوجهات المستقبلية

• تطبيقات الذكاء الاصطناعي في مختلف مجالات هندسة الطاقة (مثل الطاقة المتجددة، و تخزين الطاقة).
• التحديات التي تواجه تطبيق الذكاء الاصطناعي في قطاع الطاقة و كيفية التغلب عليها.
• التوجهات المستقبلية في مجال الذكاء الاصطناعي في هندسة الطاقة.
• 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.