AI e forecasting nel Gas e Power

Programma in aggiornamento

Secondo l’International Energy Agency (IEA), le nuove tecnologie di AI sono uno strumento chiave per migliorare il forecasting dei consumi energetici.*

A ottobre con 7 ore di formazione potrai capire come innovare il tuo processo di forecasting e migliorare la precisione delle previsioni short-medium e long term.

Scopri gli strumenti più avanzati, valutandone sia le prestazioni tecniche, sia il livello di protezione del dato in un contesto internazionale estremamente difforme per normative e prassi. 

Diventa, attraverso l’esperienza dei docenti, il Team Leader di un progetto di AI forecasting e acquisisci le competenze per gestire tutte le fasi di sviluppo, dal development iniziale, alla fase di validazione e implementazione.

In particolare, potrai approfondire come:

• integrare tecnologie avanzate di Machine Learning nel tuo attuale processo di forecasting per identificare pattern di consumo ottimizzando la previsione della domanda
• fronteggiare il crescente impatto delle fonti rinnovabili intermittenti con simulazioni che permettono di bilanciare domanda e offerta e migliorare la risposta del sistema
• utilizzare scenari what-if e algoritmi di autoapprendimento per prendere decisioni informate e tempestive, riducendo i rischi di improvvisi cambiamenti
• creare modelli personalizzati per adattare le previsioni ai propri bisogni specifici, gestire i dati in maniera indipendente e ridurre i costi a lungo termine.

Il corso adotta un approccio pratico, presentando per ogni argomento casi reali di modelli predittivi basati su Intelligenza Artificiale implementati nel settore energetico. L’obiettivo è fornire soluzioni concrete da integrare nei propri processi, con particolare attenzione all’ottimizzazione delle previsioni della domanda energetica per prendere decisioni su basi solide.

 

*AITHORITY

A chi si rivolge

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Perché partecipare

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Il corso è l’occasione per:

• valutare gli algoritmi tradizionali e AI-Based e scegliere le migliori tecnologie per migliorare l’accuratezza delle previsioni
• utilizzare algoritmi AI per la clusterizzazione dei POD identificando pattern di consumo e ottimizzare acquisti di energia e reti di distribuzione
• programmare valutazioni e validazioni con metriche standardizzate, cross-validation e test per verificare la robustezza del modello con diversi set di dati
• comprendere le potenzialità tecniche delle varie tipologie di machine learning, come reti neurali e ad albero, per scegliere il miglior mix tecnologico
• monitorare le performance del modello in fase di test e in produzione per identificare e correggere deviazioni e assicurare previsioni accurate e affidabili nel tempo
• potenziare l’accessibilità e l’interoperabilità dei modelli tra diverse applicazioni aziendali per facilitare il flusso di dati e fornire risultati più coerenti e aggiornati
• implementare algoritmi di Reinforcement Learning (RL) in modo che il sistema possa di imparare dalle decisioni passate e migliorare costantemente.

 

Formazione Finanziata

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Programma

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• Gestione Intelligente dei Dati e Ottimizzazione Dinamica dei Processi Decisionali
• Costruzione di Modelli Predittivi: Dati, Algoritmi e Integrazione Operativa
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