Data analitika və süni intellektin tətbiqləri — Python (pandas), Jupyter, Power BI / Tableau (ixtisasa uyğun)Mövzu planı

Ənənəvi və rəqəmsal energetika sistemlərinin müqayisəsi, Ağıllı Şəbəkələrdə (Smart Grid) Böyük Verilənlərin (Big Data) rolu, SCADA, AMI və IoT sensorlarının informasiya axınları və data analitikasının mərhələləri öyrənilir.

Enerji sistemlərində zaman sıraları, verilənlər bazasının formatları, ölçmələrdəki küy, buraxılmış qiymətlər və anomaliyaların ilkin təmizlənməsi metodologiyası tədris olunur.

Data elmində Python mühiti, Jupyter ekosistemi, virtual mühitin qurulması, əsas operatorlar, funksiyalar və energetika məsələlərinin proqramlaşdırılması prinsipləri nəzərdən keçirilir.

Çoxölçülü massivlər, Series və DataFrame strukturları (Pandas), zaman indeksləri ilə iş, qruplaşdırma, aqreqasiya və resamplinq (15 dəqiqəlik ölçmələrin saatlıq/günlük formata çevrilməsi) öyrənilir.

Mərkəzi meyl ölçüləri (orta qiymət, median), variasiya və dispersiya, korrelyasiya təhlili (Pirson), yük paylanmaları, Matplotlib və Seaborn kitabxanaları ilə qrafiki təhlilin nəzəriyyəsi araşdırılır.

Zaman sıralarının stasionarlığı, trend, mövsümlülük (sutkalıq, həftəlik, illik) və qalıq komponentlərinə parçalanması (decomposition), avtokorrelyasiya (ACF, PACF) prinsipləri öyrənilir.

Yük müddəti əyrilərinin (LDC) qurulması, baza, yarım-pik və pik generasiya zonalarının müəyyənləşdirilməsi, istilik xəritələri (Heatmap) və qutu diaqramları (Boxplot) vasitəsilə şəbəkə gərginliyinin təhlili aparılır.

Power BI arxitekturası, Power Query ilə energetik verilənlərin transformasiyası, data modelləşdirmə (ulduz sxemi), DAX ölçü düsturları və interaktiv dispetçer panellərinin dizaynı tədris edilir.

Tableau Desktop mühitində qrafiki analitika, coğrafi xəritələr üzərində bərpa olunan enerji stansiyalarının (SES və KES) yerləşdirilməsi, hesablanmış sahələr və vizual hekayə (Storytelling) metodları öyrənilir.

Süni intellektin təsnifatı, nəzarətli və nəzarətsiz öyrənmə, maşın öyrənməsinin iş axını energetika tətbiqləri üzrə izah edilir.

Qısamüddətli və ortamüddətli yük proqnozlaşdırılması, xətti reqressiya, Ridge/Lasso, reqressiya ağacları (Random Forest, XGBoost) və hava şəraitinin yükə təsirinin modelləşdirilməsi araşdırılır.

Günəş radiasiyası və külək sürətinin ehtimali modelləşdirilməsi (Veybull paylanması), hava proqnozları əsasında günəş və külək elektrik stansiyalarının generasiya gücünün intellektual proqnozu öyrənilir.

İstehlakçıların profilləşdirilməsi və seqmentasiyası üçün klasterləşdirmə alqoritmləri (K-Means, DBSCAN), qeyri-qanuni qoşulmaların (enerji oğurluğunun) və anomal cərəyanların aşkarlanması araşdırılır.

Güc transformatorlarının, xətlərin və mühərriklərin vibro-diaqnostika, temperatur və qaz analizi (DGA) verilənləri əsasında təsnifat alqoritmləri ilə qəzadan əvvəlki vəziyyətlərin proqnostik təyini öyrənilir.

Enerji menecmenti, yaşıl texnologiyalar və Smart Grid sistemlərində Data və AI arxitekturasının tam dövriyyəsi (End-to-End layihə), data etikası, kibertəhlükəsizlik və iqtisadi səmərəlilik yekunlaşdırılır.

Energetika müəssisəsinin saatlıq elektrik istehlakı datasetinin strukturu, Pandas kitabxanası vasitəsilə indekslənməsi, data tiplərinin nizamlanması, buraxılmış qiymətlərin bərpası və ilkin deskriptiv statistikanın çıxarılması araşdırılır.

Müxtəlif istehlakçı qruplarının saatlıq, günlük və aylıq güc tələbatı göstəricilərinin Power BI mühitinə inteqrasiyası, DAX ölçü düsturları ilə pik və baza yüklərinin hesablanması, dinamik filtrlər və qrafik vizuallar araşdırılır.

Regional enerji sistemindəki elektrik stansiyalarının (İES, SES, KES, GES) coğrafi koordinatları, qoyuluş gücləri, ötürücü xətlərin yüklənməsi və regional generasiya payının Tableau xəritələrində təbəqəli vizual təhlili yerinə yetirilir.

Meteoroloji stansiyanın arxiv məlumatları (günəş radiasiyası, səth temperaturu, küləyin sürəti və istiqaməti) əsasında Scikit-Learn kitabxanasında xətti və qeyri-xətti reqressiya modellərinin qurulması və generasiya proqnozu öyrənilir.

Enerji səmərəliliyi, itkilərin azaldılması, Smart Grid və ya aktiv istehlakçıların (Prosumer) idarə edilməsində tətbiq olunan süni intellekt arxitekturaları, alqoritmlər və onların texnoloji-iqtisadi əsaslandırılması araşdırılır.

Ağıllı elektrik sayğaclarından (AMI) daxil olan böyük həcmli zaman sıralarında rabitə xətalarından yaranan boşluqların, küyün və təkrarlanmaların statistik süzgəcdən keçirilməsi, interpolyasiya və ekstrapolyasiya metodları araşdırılır.

Külək və günəş parklarının texniki hazırlıq əmsalı (Availability factor), gücdən istifadə əmsalı (Capacity factor), boşdayanma saatları və hasilat itkilərinin qrafiki monitorinqi üçün ixtisaslaşmış sənaye paneli tərtib olunur.

Elektrik şəbəkəsinin illik saatlıq istehlak verilənlərinin trend, mövsümlülük (sutkalıq, həftəlik, illik) və təsadüfi qalıq komponentlərinə parçalanması, avtokorrelyasiya təhlili öyrənilir.

Çoxsaylı abonentlərin gün ərzində elektrik istifadə xüsusiyyətlərinin K-Means və ya iyerarxik klasterləşdirmə alqoritmləri ilə qruplaşdırılması, tipik yük profillərinin formalaşdırılması və anomal istehlakın aşkarlanması araşdırılır.

Şəbəkə avadanlıqlarının (güc transformatorları, kabellər, mühərriklər) sensorlarından alınan cərəyan, gərginlik, temperatur və qaz analizi (DGA) verilənlərində anomaliyaların təsnifat modelləri ilə qabaqcadan aşkarlanması öyrənilir.