3h或半天
1.新能源企业可再生能源高效整合
风光功率预测
AI预测模型：基于气象数据与历史发电数据的短期风速预测（如华为与玖天气象合作案例，预测准确率达97.24%）。
虚拟风电场布局优化：通过合成数据模拟不同地形下的发电效率。
光伏板智能监测：无人机结合图像识别技术检测污垢与故障。
发电量预测：结合天气模型优化电力调度（效率提升10%-15%）。
（2）储能系统只能调动
AI优化充放电策略，平衡电网负荷与电价波动。
（3）虚拟电厂协同
实时负荷预测与动态调度：降低系统损耗，提升可再生能源并网稳定性。
电动汽车充电优化：AI分析用户行为数据，智能规划充电桩布局与调度。
（4）新能源场站运维
a.光伏板清洁智能决策
b .风机叶片缺陷检测
c.风光储协同调度策略
d. 集电线路故障定位
2.新能源电力市场博弈与风险管理
（1）电价预测与报价策略
（2）中长期合约优化
（3）需求响应潜力挖掘
3. 未来趋势与展望
（1）技术融合方向
AI与物联网（IoT）、数字孪生技术的结合：构建全生命周期能源管理系统。
边缘计算与AI芯片：提升新能源设备的实时决策能力。
（2）社会与经济影响
推动能源民主化：分布式能源与用户侧参与的智能微电网。
可持续发展目标：AI助力全球能源公平与碳中和进程。
4. AI技术在运营管理中的场景及应用
（1）党建管理
（2）人力资源管理
（3）其它管理
授课老师
苗东利 22年电力行业从业及管理实战经验
常驻地：北京
邀请老师授课：13439064501 陈助理
