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Programa do Curso

Introdução às Subestações Digitais

  • Entendendo subestações convencionais versus digitais
  • Componentes principais das subestações digitais: IEDs, barramento de processo e barramento de estação
  • Padrão de comunicação IEC 61850

Tendências Atuais no Projeto de Subestações

  • Papel das redes inteligentes nos sistemas de energia modernos
  • Inovações na automação e monitoramento de subestações
  • Integração de energia renovável no projeto de subestações

Fundamentos de IA para Engenharia Elétrica

  • Introdução aos conceitos de IA e aprendizado de máquina
  • Básico em aprendizado supervisionado, não supervisionado e por reforço
  • Ferramentas e plataformas de IA para aplicações em engenharia

IA no Projeto de Linhas Elétricas e Subestações

  • Otimização de layouts de subestações usando IA
  • Análise de fluxo de carga e detecção de falhas orientadas por IA
  • Análise de estabilidade de sistemas de energia com ferramentas de IA

IA para Manutenção Preditiva e Detecção de Falhas

  • Modelos de aprendizado de máquina para manutenção preditiva
  • Identificação de anomalias e falhas usando algoritmos de IA
  • Estudos de caso: IA na detecção de falhas e agendamento de reparos

Exercícios Práticos

  • Implementação de algoritmos de IA para otimização de subestações
  • Uso de Python para análise de fluxo de carga e falhas
  • Exploração do MATLAB e PowerFactory para aplicações de IA em sistemas de energia

Tendências Futuras e Oportunidades

  • O papel da IA na evolução das subestações digitais
  • Tecnologias emergentes em redes inteligentes e sistemas de energia
  • Oportunidades para aprendizado contínuo e especialização em IA e engenharia elétrica

Requisitos

  • Conhecimento básico dos princípios da engenharia elétrica
  • Familiaridade com operações e conceitos de projeto de subestações
  • Não é necessária experiência prévia com IA

Público-Alvo

  • Engenheiros elétricos e projetistas de subestações
  • Planejadores de sistemas de energia e operadores de rede
  • Profissionais interessados em soluções baseadas em IA para a engenharia elétrica
 21 Horas

Treinamento Corporativo Personalizado

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