Ihr Weg zur KI in der Energiewirtschaft
Lernen Sie praktisch, wie Sie künstliche Intelligenz für echte Energieprojekte einsetzen. Wir zeigen Ihnen konkrete Werkzeuge und Methoden, die Sie sofort anwenden können.
Was Sie hier lernen werden
Datengrundlagen verstehen
Arbeiten Sie mit echten Energiedaten. Wir zeigen Ihnen, worauf es bei der Vorbereitung ankommt.
- Zeitreihendaten aus Netzen analysieren
- Verbrauchsmuster erkennen und filtern
- Datenqualität prüfen und verbessern
- Arbeiten mit Python und Pandas
Prognosemodelle bauen
Erstellen Sie Vorhersagemodelle für Verbrauch und Erzeugung. Von einfach bis komplex.
- Lastprognosen mit regressionsbasierten Ansätzen
- Neuronale Netze für Strompreise trainieren
- Windleistung mit LSTM vorhersagen
- Modelle bewerten und optimieren
Anomalien erkennen
Lernen Sie, wie Sie ungewöhnliche Ereignisse im Netz automatisch aufspüren können.
- Clustering-Techniken für Verbrauchsmuster
- Fehlerhafte Messungen identifizieren
- Autoencoder für Netzanomalien nutzen
- Echtzeit-Überwachung implementieren
Optimierung verstehen
Nutzen Sie KI, um Betriebsabläufe effizienter zu gestalten. Praktische Beispiele inklusive.
- Speichereinsatz optimieren mit Reinforcement Learning
- Netzauslastung intelligent steuern
- Wartungsintervalle besser planen
- Kosten und Emissionen reduzieren
Integration im Betrieb
Bringen Sie Modelle in Produktivsysteme. Wir besprechen typische Hürden und Lösungen.
- APIs für Echtzeit-Prognosen aufbauen
- Containerisierung mit Docker
- Modell-Updates und Versionierung
- Monitoring und Wartung im laufenden Betrieb
Projekte umsetzen
Arbeiten Sie an einem eigenen Anwendungsfall. Von der Idee bis zur funktionierenden Lösung.
- Eigene Fragestellung formulieren
- Passende Methoden auswählen
- Prototyp entwickeln und testen
- Ergebnisse präsentieren und diskutieren
Ihre Ansprechpartner
Lukas Bergmann
Datenanalyst & Trainer
Hat fünf Jahre bei einem Netzbetreiber Lastprognosen entwickelt und kümmert sich jetzt um die praktischen Übungen. Erklärt Dinge gerne anhand echter Datensätze.
Henrik Steffens
ML-Ingenieur
Arbeitet an KI-Lösungen für Energiespeicher und bringt viel Erfahrung mit neuronalen Netzen mit. Zeigt Ihnen, wie Sie Modelle sinnvoll in bestehende Systeme integrieren.
Dr. Matthias Kruse
Energiewirtschaft & KI-Strategie
Verbindet technisches Wissen mit Branchenkenntnissen. Hilft Ihnen dabei, die richtigen Fragen zu stellen und Lösungen zu finden, die in der Praxis funktionieren.