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綠能轉換系統人工智慧應用專論

國立臺灣科技大學・115 學年度第 1 學期

人工智慧 深度學習 機器學習

課程大綱

1. 綠能轉換系統概論 – 探討太陽能、電能轉換器與儲能技術的基本原理與發展趨勢。 2. 人工智慧在綠能系統中的應用 – 介紹機器學習、深度學習於綠能轉換的角色與應用場景。 3. 再生能源發電預測 – 利用數據驅動模型與人工智慧技術提升太陽能發電預測準確性。 4. 智慧能量管理與最佳化 – 探討人工智慧在電網調度、負載預測與能量分配中的應用。 5. 儲能系統人工智慧應用 – 包括電池健康管理、充放電策略與壽命預測技術。 6. 異常偵測與故障診斷 – 運用人工智慧進行設備異常識別、預測性維護與系統故障診斷。 7. 電力轉換器建模與控制最佳化。 8. 綠能轉換未來趨勢與挑戰 – 探討人工智慧技術在可再生能源領域的發展方向與挑戰。 1. Introduction to Green Energy Conversion Systems – Exploring the fundamental principles and development trends of solar energy, power converters, and energy storage technologies. 2. Applications of Artificial Intelligence in Green Energy Systems – Introducing the roles and application scenarios of machine learning and deep learning in green energy conversion. 3. Renewable Energy Generation Forecasting – Enhancing the accuracy of solar power generation predictions using data-driven models and AI technologies. 4. Smart Energy Management and Optimization – Investigating AI applications in grid dispatch, load forecasting, and energy distribution. 5. AI Applications in Energy Storage Systems – Covering battery health management, charge/discharge strategies, and lifespan prediction techniques. 6. Anomaly Detection and Fault Diagnosis – Utilizing AI for equipment anomaly identification, predictive maintenance, and system fault diagnosis. 7. Power Converter Modeling and Control Optimization – Exploring advanced AI-driven control strategies for energy conversion efficiency. 8. Future Trends and Challenges in Green Energy Conversion