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CoursDébutantGénéralGenAI Builders

GenAI pour Smart Grid Engineer

Famille : 🟦 F5 - GenAI Augmentation OT - Ingénierie

Express

À l'issue de cette formation, vous serez capable de :

Maîtriser les concepts fondamentaux
Acquérir des compétences pratiques

Programme Détaillé

4 modules de formation

Module 1

Introduction GenAI pour Smart Grid Engineer

30min
Leçons vidéo
Exercices
Lab pratique
Fondamentaux GenAI pour ingénieurs smart grid
Use cases smart grid : load balancing, demand response, EnR integration, analytics
Outils gratuits (ChatGPT, Claude, Gemini)
Applications GenAI transition énergétique et réseaux intelligents
Module 2

Prompt Engineering pour Smart Grid

45min
Leçons vidéo
Exercices
Lab pratique
Prompts pour optimisation load balancing et demand response
Prompts pour analyse données smart meters (consommations, courbes charge, anomalies)
Prompts pour intégration EnR (PV/éolien intermittents, stockage, prévisions)
Prompts pour prévision demande électrique (court/moyen/long terme)
Prompts pour architecture smart grid (AMI, DMS, DERMS, microgrid)
Techniques avancées (Few-shot pour algorithmes optimisation, time series forecasting)
Templates prompts smart grid prêts à l'emploi
Module 3

Productivité Quotidienne

60min
Leçons vidéo
Exercices
Lab pratique
Automatiser analyse données smart meters (millions mesures, patterns, anomalies)
Optimiser stratégies load balancing et demand response
Prévoir demande électrique (forecasting court/moyen terme)
Simuler intégration EnR (impact PV/éolien sur réseau, sizing stockage)
Analyser qualité réseau (voltage, harmoniques, pertes, congestion)
Générer rapports techniques (load studies, grid impact studies, forecasts)
Optimiser placement et sizing actifs réseau (transformateurs, condensateurs, stockage)
Concevoir stratégies microgrid et islanding
Templates prompts pour workflows smart grid récurrents
Module 4

Cas Pratiques Smart Grid

30min
Leçons vidéo
Exercices
Lab pratique
Projet 1 : Analyser 1 million mesures smart meters + détection fraudes/anomalies
Projet 2 : Optimiser load balancing réseau distribution avec 30% PV décentralisé
Projet 3 : Prévoir demande électrique J+1 (forecasting horaire) avec précision 95%+
Projet 4 : Dimensionner stockage batterie pour microgrid industriel (autoconsommation max)
Best practices utilities et opérateurs réseaux

Prérequis pour suivre cette formation

Expérience réseaux électriques : 2+ ans
Compréhension réseaux distribution électrique (topologie, protections, régulation voltage)
Connaissance smart meters et AMI (Advanced Metering Infrastructure)
Familiarité énergies renouvelables (PV, éolien, stockage)
Notions demand response et flexibilité - recommandé
Programmation basique (Python pour scripts analytics) - recommandé
Anglais technique (B2)

Public Cible

Développeurs
Ingénieurs logiciels

Compétences que vous allez acquérir

Compétences pratiques en IA générative

Informations Pratiques

Détails de la formation

Durée
2-3h
Niveau
Débutant
Prix
2230 €
Langue
Français
Certification
-

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