El Machine Learning (ML) està cobrant cada vegada més importància en el sector elèctric a causa de la seva digitalització i a la gran quantitat de dades generades provinents de xarxes elèctriques i dispositius com els comptadors intel·ligents. Les tècniques de ML permeten definir patrons i regles de decisió per a un funcionament òptim del sistema elèctric sobre la base de l’anàlisi i interpretació de les dades disponibles. Algunes de les aplicacions més destacades del ML en el sector elèctric són les previsions de generació renovable i demanda, agrupació de perfils de consum similars, entre altres.

El curs Machine Learning és impartit per Sara Barja Martínez, Enginyera Industrial amb especialitat en Energia per la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC). Enginyera de projectes en l’àmbit de l’energia en el centre d’innovació tecnològica @CITCEA-UPC. Doctoranda en Enginyeria Elèctrica, centrant la seva recerca en l’optimització de sistemes de gestió intel·ligent de l’energia, mercat elèctric de la flexibilitat i desenvolupant serveis energètics basats en dades, utilitzant tècniques d’Intel·ligència Artificial.

Objectiu de l'acte

• Presentar i aplicar les diferents tècniques i algoritmes de Machine Learning existents a Python.
• Proporcionar eines per tractar i visualitzar les dades, així com la informació addicional per aprofundir en la matèria.
• Es tracta d’un curs pràctic, on tots els temes estan explicats mitjançant exemples reals enfocats al sector elèctric.

T'interessa si ets...

Dirigit a professionals del sector de l'energia que vulguin introduir-se al món de la intel·ligència artificial enfocada al sector energètic.