Weiterbildung zum "Energy Data Scientist"

Mit unserem Fortbildungsangebot »Energy Data Scientist« erwerben Sie die Fähigkeit, die Zukunft von Energiewirtschaftsunternehmen auf der Basis fundierter Datenanalysen zu planen und die Effizienz von Unternehmensprozessen zu maximieren.

Seminarreihe der Data Science für die Energiewirtschaft

Die Zukunft besser einschätzen zu können, ist vor allem für Unternehmen der Energiewirtschaft und zunehmend auch für die energieintensive Industrie von höchster wirtschaftlicher Bedeutung. Mit genaueren Prognosen, Szenarioanalysen und Optimierungsmodellen lassen sich verfügbare Ressourcen effizienter planen und wirtschaftlicher einsetzen. Somit nimmt die fundierte Datenanalyse und die darauf aufbauende Prognose und Optimierung eine immer wichtigere Rolle ein.

Auf Basis des aktuellen Stands der Wissenschaft werden die Teilnehmer in der Seminarreihe »Energy Data Scientist« anhand industrienaher Anwendungsbeispiele in den  Grundlagen der Energiewirtschaft, Analyse- und Prognosemethoden, der Nutzung von Optimierungsmodellen, Modellen zur automatisierten Energiewirtschaft und predictive Maintenance geschult sodass Sie selbst die Bewertung passender Werkzeuge vornehmen können.

 

Die Seminarreihe besteht aus den 5 Seminaren:

·       Basics for Energy Economics,

·       Energy Data Analyst,

·       Energy Data Science for Optimization,

·       Predictive Maintenance und

·       Automatisierte Energiewirtschaft.

 

Die Seminare können unabhängig voneinander einzeln absolviert werden. Jedes Seminar umfasst 20 Schulungsstunden, davon werden  jeweils 2 Tage in Präsenz im Fraunhofer ENIQ am EUREF Campus, Berlin gehalten. In einer durchdachten Kombination aus Selbstlerneinheiten, Livepräsentationen und Übungsaufgaben wird neben der Vermittlung eines fundierten Methodenwissens vor allem Wert auf die praktische Anwendung des Gelernten gelegt.

Als Paket „Energy Data Scientist“ können die Seminare „Basics for Energy Economics“, „Energy Data Analyst“ und „Energy Data Science for Optimization“ gebucht werden, da diese inhaltlich aneinander anschließen, ohne jedoch aufeinander aufzubauen.

Die einzelnen Seminare werden mit einer Teilnahmebestätigung abgeschlossen, bei Buchung des Pakets „Energy Data Scientist“ wird eine zusätzliche Urkunde zur Teilnahme ausgestellt.

 

Melden Sie sich zu unserem kostenlosen Pilotseminar "Energy Data Science for Optimization" vom 10. - 12. Oktober 2022 an! (Anmeldung beginnt in Kürze)

 

 

ÜBERBLICK
Veranstaltungstyp
Präsenz-Seminar, Online-Seminar
Format
Online oder Präsenz
Abschluss
Teilnahmebescheinigung
Zugangsvoraussetzung
Keine besonderen Voraussetzungen notwendig
Termine, Anmeldefrist und Ort
  • Pilotseminar "Energy Data Science for Optimization" 10.10.2022 - 12.10.2022 Online und Präsenz in Berlin (Anmeldefrist 22.09.2022)
Dauer/ Ablauf
Pilotseminar Energy Data Science for Optimization: Do - 06.10.2022: Online Seminar Kick-Off, ca. 1 Stunde Mo - 10.10.2022: Online Q and A Session Di - 11.10.2022: Präsenzseminar in Berlin Mi - 12.10.2022: Präsenzseminar in Berlin
Sprache
Deutsch
Teilnahmegebühr
Kostenloses Pilotseminar
Veranstaltungsort
Adresse in Berlin: Fraunhofer ENIQ, EUREF Campus 23-24, 10829 Berlin
ZIELGRUPPE

Die Seminarreihe »Energy Data Scientist« richtet sich an: Ingenieurinnen und Ingenieure, Mitarbeitende aus Geschäftsführung, Portfoliomanagement, Trading, Energieinformatik, Beschaffung, Vertrieb, Kraftwerkeinsatzplanung, Netzbetrieb oder Energiedatenmanagement aus den Branchen: Energieversorgungs- und Energiedienstleistungsunternehmen, Stadtwerke, energieintensive Industrie und Unternehmensberatungen.

INHALTE

Im Rahmen der Seminarreihe erlangen die Teilnehmenden einen Einblick in die aktuellen und in der Forschung untersuchten Methoden der Datenanalyse, Zeitreihenprognose, Energieeinsatzplanung, automatische Energiehandelsstrategien und predictive Maintenance. Außerdem erhalten Sie einen Einblick in den praktischen Einsatz dieser in der Energiewirtschaft.

Durch praktische Übungen zu ausgewählten Methoden sammeln die Teilnehmenden selbst Erfahrungen im Einsatz und der Bewertung unterschiedlicher Methoden. Die hierzu genutzten Werkzeuge stehen den Teilnehmenden auch nach dem Seminar zur Verfügung.

Neben dem Aufbau von Methodenwissen wird somit viel Wert auf die praktische Anwendung des Gelernten gelegt. Das Wissen wird durch Expertinnen und Experten aus verschiedenen Instituten der Fraunhofer Gesellschaft im kleinen Kreis vermittelt, dadurch kommt es zum intensiven Austausch über den Inhalt der Seminare und darüber hinaus.

SEMINAR: Basics for Energy Economics

Das Seminar vermittelt den Teilnehmern einen Überblick über gesetzlichen Grundlagen der nationalen und europäischen Energiewirtschaft und einzelner energielogistischer Prozesse sowie über Energiesystemmodellierung und den dazu gehörigen Szenarioanalysen. Das wird ergänzt um Einblick in Förderprogramme, welche diese Transformation zu einem klimafreundlichen Energiesystem anreizen und begleiten.

Neben den theoretischen Grundlagen und Zusammenhängen, wird anhand von Beispielen und auflockernden interaktiven Aufgaben der Praxisbezug fortlaufend hergestellt.

Das Seminar schafft die Basis, um mit dem erlernten Wissen die energiewirtschaftlichen Themen besser zu verstehen und einordnen zu können. Das wiederum liefert zum einen grundlegendes Verständnis für die weiterführenden Seminare aus der EDS-Reihe und zum anderen erweitern Sie damit Ihre Fähigkeiten, exogene regulatorische Vorgaben in ihrem Unternehmen besser nachvollziehen zu können.

 

Kommende Termine:

-  17. - 18. April 2023

-  23. - 24. November 2023

SEMINAR: Energy Data Analyst

Im Rahmen dieses Seminars erlangen die Teilnehmenden einen Überblick über die aktuell in der Forschung diskutierten Methoden der Zeitreihenanalyse und -prognose und erhalten einen Einblick in den praktischen Einsatz in der Energiewirtschaft.

Durch praktische Übungen zu ausgewählten Methoden sammeln die Teilnehmenden selbst Erfahrungen im Einsatz und der Bewertung unterschiedlicher Methoden. Die hierzu genutzte Übungssoftware steht den Teilnehmenden auch nach dem Seminar zur Verfügung. Neben dem Aufbau von Methodenwissen wird somit viel Wert auf die praktische Anwendung des Gelernten gelegt. Das erlernte Wissen und ein erhöhtes Verständnis der Thematik bildet die Grundlage um als Energy Data Analyst Prognoseaufgaben in Ihrem Unternehmen zu verbessern.

Kommende Termine:

-  06. - 07. März 2023

- 23. - 24. November 2023

PILOTSEMINAR: Energy Data Science for Optimization

In diesem Seminar werden die Grundlagen für die Optimierung der sektorenübergreifenden Energieeinsatzplanung vermittelt und an einfachen Beispielen erprobt. Das Seminar schließt thematisch an das Seminar Energy Data Analyst an, beruht aber inhaltlich nicht auf diesem.

Im Rahmen des Seminars erlangen die Teilnehmer einen Überblick über Grundlagen der mathematischen Optimierung und darüber wie Optimierungsmethoden im energiewirtschaftlichen Planungsprozess gewinnbringend eingesetzt werden können. Anhand erster Übungsbeispiele werden praktische Erfahrung bei der Umsetzung und Nutzung von Optimierungsmodellen in der Energiewirtschaft vermittelt. Dabei werden die theoretisch besprochenen Methoden an relevanten Themenstellungen wie der sektorenübergreifende Energieeinsatzplanung, der Dimensionierung eines optimalen Technologiemix und dem Lademanagement für Elektrofahrzeuge vertieft. Zusätzlich erhalten Sie Einblick in aktuelle Forschungsthemen in diesem Gebiet.

Das Seminar schafft die Grundlage mit einem tieferen Verständnis der Thematik und dem erlernten Wissen die Optimierungsfragestellungen in ihrem Unternehmen zu erkennen und zu verbessern.

Kommende Termine:

-  10. - 12. Oktober 2022 

- 09. - 10.März 2023

- 26. - 27. Oktober 2023

 

Melden Sie sich zu unserem kostenlosen Pilotseminar "Energy Data Science for Optimization" vom 10. - 12. Oktober 2022 an! (Anmeldung beginnt in Kürze)

SEMINAR: Predictive Maintenance

Im Rahmen des Seminars wird das Themenfeld der vorausschauenden Instandhaltung und die Anwendbarkeit auf Elemente der Energiesystemtechnik für die Teilnehmenden eröffnet. Die Teilnehmer lernen die Grundsätze von Predictive Maintenance-Ansätzen und -Prozessen einordnen zu können und mithilfe von Beispielen aus der Energiewirtschaft werden Sie in die Lage versetzt das Zuverlässigkeitsverhalten von Systemen im Energiesystem zu vergleichen. 

 Das Seminar gibt einen Überblick über die bedeutendsten Überwachungsmethoden und hilft diese einordnen zu können. Es schafft die Grundlage mit einem tieferen Verständnis der Thematik und dem erlernten Wissen die Potentiale von Ansätzen zur Predictive Maintenance für den eigenen Anwendungsfall abschätzen zu können und zu erkennen, an welchen Stellen der Prozess angepasst werden soll, um Predictive Maintenance einzuführen.

Kommende Termine:

-  27. - 28. April 2023

- 21. - 22. September 2023

SEMINAR: Automatisierte Energiewirtschaft

Im Rahmen des Seminars wird die Automatisierung der Energiewirtschaft anhand des praktischen Beispiels des Energiehandels vorgestellt. Die Teilnehmer erhalten dabei einen ersten Blick auf die Funktionsweise von Deep Learning Methoden, insb. Neuronalen Netzen, und lernen diese in einfachen Fallbeispielen anzuwenden.

Methodisch liegt der Schwerpunkt des Seminars auf den wichtigsten Komponenten von Neuronalen Netzen, sowie der Methode des Deep Reinforcement Learning.

Um die einzelnen Algorithmen besser kennenzulernen, werden einfache Beispiel von Prognosen und selbständigen Agenten im Rahmen dieses Seminars entwickelt. 

Das Seminar besteht aus einem ersten Block von Selbststudiumsaufgaben und Remotevorträgen und kann somit flexibel gelernt werden. Im zweiten Block werden dann die Themen in einem Live-Event vertieft. 

Grundkenntnisse in der Programmiersprache Python sind zu empfehlen.

Kommende Termine:

-  23. - 24. März 2023

- 05. - 06. Oktober 2023

IHR NUTZEN
  • Wissen über aktuelle Ergebnisse der Fraunhofer-Forschung und Methoden der Zeitreihenprognose, Optimierung und der Energiewirtschaft
  • Anwendungsorientierte Wissensvermittlung durch praktische Übungen
  • Verwendung verschiedener Methoden aus dem Energiesektor und Bewertung der Ergebnisse
  • Direkte Umsetzbarkeit des Erlernten im Berufsalltag
  • Bereitstellung von Lernmaterialien zu den vermittelten Themengebieten
  • Erfahrungsaustausch zwischen Teilnehmenden und Fraunhofer Expertinnen und Experten in angenehmer Lernumgebung
REFERENT*INNEN

Basics for Energy Economics:

Sven Möller

Institutsteil Angewandte Systemtechnik (AST) des Fraunhofer IOSB

Am Vogelherd 90

98693 Ilmenau

Energy Data Analyst:

Lucas Richter

Institutsteil Angewandte Systemtechnik (AST) des Fraunhofer IOSB

Am Vogelherd 90

98693 Ilmenau

Energy Data Science for Optimization

Steffi Naumann

Institutsteil Angewandte Systemtechnik (AST) des Fraunhofer IOSB

Am Vogelherd 90

98693 Ilmenau

Predictive Maintenance

Dipl. –Ing. Stefan Faulstich

Fraunhofer Institut für Energiewirtschaft und Energiesystemtechnik IEE

Joseph-Beuys-Str. 8

34117 Kassel

 

Automatisierte Energiewirtschaft

Malte Lehna

Fraunhofer Institut für Energiewirtschaft und Energiesystemtechnik IEE

Joseph-Beuys-Str. 8

34117 Kassel

BETEILIGTE INSTITUTE

Der Institutsteil Angewandte Systemtechnik Ilmenau (AST) des Fraunhofer IOSB besitzt umfassende Kompetenzen auf den Gebieten der Vorhersage und Datenanalyse sowie Optimierung im Energiesektor. Unsere langjährige Erfahrung bei der Entwicklung und Umsetzung von datenbasierten Systemlösungen für die nachhaltige, effiziente und umweltverträgliche Energieversorgung werden aktiv in das Seminar eingebracht.

Das Fraunhofer Institut für System- und Innovationsforschung ISI hat sich in verschiedenen nationalen und internationalen Projekten umfassend mit der Ermittlung von Energieeffizienzpotenzialen, der Analyse von Technologien und Systemen zur Umsetzung der Energiewende sowie mit der Evaluation von Förderprogrammen befasst. Hier bringen wir unsere Erfahrungen aus der Energiesystemmodellierung sowie der nationalen und europäischen Energie- und Klimapolitik ein, insbesondere auch zu Förderpolitiken.

 

Forschungsthemen des Fraunhofer Institut für Energiewirtschaft und Energiesystemtechnik IEE sind Energieinformatik zur effizienten und sicheren Umsetzung energiewirtschaftlicher Prozesse, die Entwicklung von effizienten und skalierbaren Aggregationsinfrastrukturen, die Konzeption resilienter digitaler Energiesysteme.  Die langjährige Erfahrung bei der Anwendungsorientierung in der Unterstützung praktischer Fragenstellungen wie Datenanalyse, Big Data Konzepten, Machine Learning und Predictive Maintenance bringen unsere Lehrenden in die Energy Data Scientist Seminare ein.