目 录
1.1培训背景... 2
1.2培训目标... 2
1.3教学计划... 2
1.4具体课程方案(含课程大纲)... 3
课程一:科研创新方向培训课纲... 3
课程二:科研项目立项和辅导... 5
课程三:电力行业数据挖掘-基础知识... 9
课程四:电力行业数据挖掘-项目实战-模型设计... 9
课程五:电力行业数据挖掘-项目实战-模型应用... 9
课程六:电力行业数据挖掘-项目实战-系统搭建... 10
课程七:电力行业数据挖掘-项目实战-系统展示及路演... 10
1.5 成果输出... 10
1.1培训背景
1.2培训目标
1.3教学计划
本系列课程总共由7门课程组成:
NO. | 课程名称 | 课程天数 | 实施时间 |
1 | 科研创新方向培训 | 1.5天 | 2021年4月 |
2 | 科研项目立项与开展 | 1.5天 | 2021年5月 |
3 | 电力行业数据挖掘-基础知识 | 1.5天 | 2021年6月 |
4 | 电力行业数据挖掘-项目实战-模型设计 | 1.5天 | 2021年7月 |
5 | 电力行业数据挖掘-项目实战-模型应用 | 1.5天 | 2021年8月 |
6 | 电力行业数据挖掘-项目实战-系统搭建 | 1.5天 | 2021年9月 |
7 | 电力行业数据挖掘-项目实战-系统展示及路演 | 1.5天 | 2021年10月 |
1.4具体课程方案(含课程大纲)
课程一:科研创新方向培训课纲
【课程背景】
5G、人工智能、大数据等技术越来越多地被应用到城市电网中,驱使供电效率和稳定性持续提升,能源互联互通加速推进。未来,随着电网的技术创新,这张网还将加速“进化”。
【课程收益】
【课程特色】
1. 课上采用案例式教学,通俗易懂,课下一对一辅导强化训练,学与练交叉进行强化记忆,你所要做的就是认真听,勤于问,乐于练。
2. 清晰的知识结构,根据应用经验采用最优化授课模式。
3. 内容充沛、详略得当,前后呼应。
4. 讲师资历丰富,具有丰富的实践经验。
5. 知识讲授+贴身案例+场景故事+互动讨论+现场演练+落地跟踪
【课程对象】
企业高管人员、经营管理人员、业务骨干
【课程时长】1.5天(6小时/天)
【课程大纲】
第一部分: 利用5G、人工智能、大数据等技术打造“有智慧”“会思考”的电网的解决方案及案例剖析 0.5天
对现代人来说,哪怕一分钟的停电都是一场“灾难”。不管任何故障或突发情况,都让用户“感受不到任何变化”,这就是电网利用智能化要实现的首要目标
课程以案例解析的方式进行理论与实践的讲解,具体内容如下:
第二部分:管理创新:打造面向未来的电力企业:数字化转型的成功之路
一、电力企业面临发展压力
1.1 能源结构发生巨变
1.2 电气化加速形成新能源生态
1.3 打造自身能力,应对诸多变革
二、电力企业向未来进阶,应对行业挑战
2.1 环境趋向复杂,保障可靠运行及规模化发展
2.2 安全可靠运营为基础,持续挖掘价值提升空间
2.3 挖掘创新价值,赋能电力企业转型
三、打造未来电力企业
3.1 IDC 数字化转型方法论概述
3.2 设想未来电力企业
3.3 打造未来电力企业路线图
3.4 借助KPI管理和推动数字化转型的成功
3.5 推动转型所需的能力
四、行动与建议
案例一:配电网数字化调度控制探索和实践
案例二:如何构建数字电网
案例三:新时期变电运维一体化培训体系的探索与实践
案例四:数字化转型新篇章-通往智能化的“道、法、术”
建议:阅读一到二本数字化转型书籍,并写出能改进当前工作的读书心得。
课程二:科研项目立项和辅导
【课程收益】
【课程特色】
1. 课上采用案例式教学,通俗易懂,课下一对一辅导强化训练,学与练交叉进行强化记忆,你所要做的就是认真听,勤于问,乐于练。
2. 清晰的知识结构,根据应用经验采用最优化授课模式。
3. 内容充沛、详略得当,前后呼应。
4. 讲师资历丰富,具有丰富的实践经验。
5. 知识讲授+贴身案例+场景故事+互动讨论+现场演练+落地跟踪
【课程对象】相关人员
【课程时长】1.5天(6小时/天)
【课程大纲及培训安排】
6月28日下午培训以下内容,侧重于知识讲授。
1 项目分类
2 科研项目流程
1 如何申请
2研究申报指南
3分析资助类别
4透析项目类型
5确定申请方向
6敲定申请核心
7申请书撰写
8凝练题目
9申请书正文撰写
1项目筹备
2研究思路
3研究进展
4数据收集和结果分析
5项目产出
1结题报告基本框架
2结题报告撰写注意事项
3前沿技术类研究结果
4样机研发类结果
5分析问题与不足
6归纳成果与优势
1如何提高中标率?
2如何开展好项目?
6月29日上午培训内容:
培训前准备工作:
1需要调研一下目前参训学员是否有项目申报,是否准备申报项目?
2 需要调研一下目前参训学员的岗位职责,以便实现分组。
6月29日下午培训内容:
老师点评---现场辅导学员编写完整的科技项目立项文件
课程三:电力行业数据挖掘-基础知识
1.1数据挖掘定义
1.2数据挖掘基本原理
1.3数据挖掘解决问题的思路
1.4数据挖掘算法
2.1变压器故障诊断
2.2电力公司PMS文本挖掘
第三章 数据挖掘咨询过程
第四章 根据工作内容选题及确定项目实战的具体名称
课程四:电力行业数据挖掘-项目实战-模型设计
根据课程三学员的选题内容针对性讲解所用到的算法及人工智能相关知识,并指导学员选择合适的算法建立模型
课程五:电力行业数据挖掘-项目实战-模型应用
根据课程四学员的选题内容及选择的算法进行模型设计、验证及优化
课程六:电力行业数据挖掘-项目实战-系统搭建
根据课程3~课程5的学员的选题及对应工作,并结合学员自身技术能力选择成果的输出方式,如选择成果一,则以论文或者软课题方式结题,并通过PPT进行汇报。如选择成果二,将通过大数据展示的方式(涉及编程内容)进行项目汇报。
课程七:电力行业数据挖掘-项目实战-系统展示及路演
根据课程6针对性对学员进行辅导及成果输出。
1.5 成果输出
成果一:
基本要求:通过课程的系统学习,学员结合自己工作内容完成一篇论文编写,并在课程汇报总结会上完成答辩;
建议:可发表在国网内部期刊或对应的专业期刊;
实施方案:以个人或者团队方式选题,6月内完成论文选题及组队工作。
10月完成论文答辩及提交专业期刊。
成果二:
基本要求:通过课程的系统学习,学员结合自己工作内容完成一项工作创新,以项目方式进行实施及最终考核。
建议:可通过项目立项方式选题,也可通过实际工作创新选题;
实施方案:以个人或者团队方式选题,6月内完成论文选题及组队工作。
10月完成项目结题评审。
项目举例:
1《大数据在XXX中的运用》:通过对大数据的学习,结合具体工作中