Opinto-opas

Osaamistavoitteet

Opintojaksolla opiskelija luo itselleen vahvan teoreettisen ja käytännön ymmärryksen data-analytiikan soveltamisesta energiajärjestelmien energia- ja tehotasapainon optimointiin sekä järjestelmän kunnonhallintaan.

Opintojakson suoritettuaan opiskelija osaa:
• Energiajärjestelmien data-analytiikan perusteet ja keskeiset menetelmät
• Hyödyntää data-analytiikkaa energian tuotannon, kulutuksen ja varastoinnin optimoinnissa
• Perustella koneoppimismenetelmien ja ennakoivan analytiikan merkityksen sähköverkkojen kunnonhallinnassa
• Analysoida energiajärjestelmien mittausdataa ja tulkita sen perusteella järjestelmän toimintaa ja suorituskykyä

Sisältö

Opintojaksolla perehdytään energiajärjestelmien data-analytiikan perusteisiin, mukaan lukien mittausdatan kerääminen, esikäsittely ja analysointi. Energia- ja tehotasapainon optimointia käsitellään soveltuvien algoritmien ja ennustemallien avulla. Järjestelmän kunnonhallinnassa tarkastellaan vikojen ennakointia ja häiriötilanteiden analysointia koneoppimisen ja big data -ratkaisujen avulla. Kurssilla tutustutaan käytännön analyysityökaluihin, joilla analysoidaan ja optimoidaan todellisia energiajärjestelmien mittausdataratkaisuja.

Arviointikriteerit, tyydyttävä (1-2)

Opiskelija tunnistaa data-analytiikan keskeiset käsitteet ja osaa kuvata niiden perusperiaatteet, mutta soveltaminen ja analysointi jäävät pintapuolisiksi. Energiajärjestelmien optimointiin ja kunnonhallintaan liittyvien menetelmien käyttö on rajallista.

Arviointikriteerit, hyvä (3-4)

Opiskelija hallitsee data-analytiikan ja koneoppimismenetelmien perusperiaatteet sekä osaa hydöyntää niitä energiajärjestelmien optimointiin ja kunnonhallintaan. Hän osaa analysoida mittausdataa ja tehdä perusteltuja johtopäätöksiä, mutta syvällisempi tarkastelu ja soveltaminen voivat olla osittain vajavaisia.

Arviointikriteerit, kiitettävä (5)

Opiskelija on syvällinen ymmärrys data-analytiikan ja koneoppimisen hyödyntämisestä energiajärjestelmissä, sekä hän osaa analysoida ja optimoida energiajärjestelmän toimintaa itsenäisesti. Hän kykenee kriittiseen ajatteluun ja innovatiiviseen ongelmanratkaisuun järjestelmien kunnonhallinnan ja energiatehokkuuden kehittämisessä.