Дисциплина изучает основные методы машинного обучения и особенности их применения в энергетике. Рассматриваются следующие разделы и методы машинного обучения: обучение с учителем в задачах классификации и регрессии (линейные модели, метод опорных векторов, деревья решений, байесовские методы, метод ближайших соседей, нейронные сети, ансамблевые алгоритмы), без учителя (алгоритмы кластеризации), обучение с подкреплением и оптимизационные методы (генетические и роевые), нечеткая логика, а также отдельно изучаются методы предварительного анализа и обработки данных.

Дисциплина изучает основные принципы обеспечения защиты информации и защиты от кибернетических угроз объектов электроэнергетики, правовые, организационные, программные, технические и алгоритмические способы защиты, используемые для оценки угроз и мер защиты модели, существующую законодательную базу в области защиты информации и отраслевые стандарты. Дисциплина формирует представление о видах защищаемой информации, классификации кибернетических угроз на объектах электроэнергетики, различных способах защиты, принципах их действия и методиках выбора средств защиты в соответствии с угрозами, рисками и их последствиями.

Дисциплина изучает основные принципы построения городских электроэнергетических сетей. В процессе изучения дисциплины формируется представление о городских потребителях электроэнергии, режимах их работы, требованиях к качеству электроэнергии, рассматриваются вопросы энергосбережения и использования возобновляемых источников энергии в современных энергетических системах.

Дисциплина освещает вопросы проектирования и эксплуатации генерирующих объектов малой мощности, в том числе объектов на углеводородном топливе и объектов на основе возобновляемых источников энергии. В процессе изучения дисциплины рассматриваются технические и экономические вопросы, связанные с распределенной генерацией, особенности режимов ее работы, особенности технологического присоединения и функционирования в составе крупной энергетической системы.

Дисциплина посвящена изучению основ теории технического диагностирования электрооборудования, методов решения основных задач диагностирования, современных методик и средств его проведения, а также методологии построения систем диагностирования и мониторинга и их основных элементов. В рамках изучения дисциплины основное внимание уделяется основам проектирования систем диагностирования, методов неразрушающего контроля и критериям отбора диагностических параметров для систем, а также анализу связи между физикой процессов, происходящих в оборудовании при его старении и воздействии на него различных эксплуатационных факторов, и диагностическими параметрами.

Дисциплина посвящена разделам прикладной математики, связанных с решением электроэнергетических задач, применению методов оптимального поиска, приобретению навыков постановки и решения энергетических задач оптимизации режимов работы электроэнергетических систем и систем электроснабжения. Также уделяется большое внимание информационному обеспечению задач управления электроэнергетикой. Изучается применение Matlab, Mathcad и PowerFactory в задачах оптимизации и прогнозирования нагрузки. В рамках дисциплины изучаются принципы и методы учета различных ограничений в решении поставленных задач.