Le cours étudie les méthodes principales de l’apprentissage automatique et les spécificités de leur application dans l’industrie énergétique. Les sections et les méthodes de l’apprentissage automatique suivantes sont étudiées: apprentissage supervisé dans les problèmes de classification et de régression (modèles linéaires, machines à vecteurs de support, arbres de décision, méthodes bayésiennes, plus proches voisins, réseaux neuronaux, algorithmes d’ensemble), apprentissage non supervisé (algorithmes de clustering), apprentissage par renforcement et méthodes d’optimisation (génétiques et par essaim), logique floue ainsi que méthodes d’analyse et de traitement préliminaires des données sont étudiées séparément.

La discipline étudie les principes fondamentaux de la sécurisation des données et de la protection contre les cyber-menaces pour les installations de système énergétique. La discipline couvre les questions juridiques et organisationnelles, les spécificités logicielles, les méthodes techniques et algorithmiques de protection des données utilisées pour évaluer les menaces et modéliser les mesures de protection correspondantes. Une attention particulière est accordée au cadre juridique existant dans le domaine de la protection des données et aux normes industrielles pertinentes. La discipline permet d’acquérir une compréhension approfondie des types de données à protéger, de la classification des cyber-menaces dans les installations de système énergétique, des différentes techniques de protection ainsi que des principes de leur fonctionnement et des critères de sélection.

Cette discipline étudie les principes de conception des réseaux électriques urbains et fournit une analyse détaillée des différents types de consommateurs d’énergie, de leurs modes de fonctionnement technologiques et de la spécification de qualité de l’énergie. Une attention particulière est accordée aux technologies d’économie d’énergie et à l’application des sources d’énergie renouvelables dans les systèmes énergétiques modernes.

La discipline met en évidence les problèmes de conception et d’exploitation des installations de production d’électricité à petite échelle (la production décentralisée), notamment celles basées sur les hydrocarbures et les énergies renouvelables. Les problèmes techniques et économiques liés à la production décentralisée sont étudiés, y compris les modes de fonctionnement de la production décentralisée, la connexion au réseau et le fonctionnement en parallèle avec le réseau de production-transport.

La discipline couvre les fondamentaux de la théorie du diagnostic technique avec un accent particulier sur les équipements électriques à haute tension. Les principaux obstacles associés à la mise en œuvre efficace du diagnostic technique sont mis en évidence avec une prise en compte détaillée des technologies et des outils existants ainsi que des méthodologies pertinentes pour la création des systèmes de diagnostic et de surveillance. Dans le cadre de la discipline, une attention particulière est accordée aux notions fondamentales de la conception des systèmes de diagnostic, à l’application des méthodes de contrôle non destructif ainsi qu’à la sélection des paramètres de diagnostic pour l’objet d’étude. À l’issue de la discipline, les étudiants acquerront une compréhension approfondie de la relation entre les aspects physiques du fonctionnement des équipements électriques, le vieillissement, les facteurs externes et les paramètres de diagnostic.

La discipline est consacrée à l’application des techniques d’optimisation pour résoudre les problèmes critiques de l’industrie énergétique. En raison de la nature axée sur les tâches de la discipline, une attention particulière est accordée à l’application des méthodes d’optimisation, au renforcement des compétences dans la définition et la résolution des problèmes d’optimisation. Une grande importance est également accordée au support d’information des tâches de contrôle du système électrique. L’application de Matlab, MathCAD et PowerFactory à des cas pratiques de l’optimisation du système énergétique et de la prévision de charge est soigneusement étudiée. Dans le cadre de la discipline, les principes et méthodes de prise en compte de diverses contraintes et impacts externes sont étudiés.