Koordinatorius: Lietuvos energetikos institutas

Dirbtinio intelekto, inovacijų ir skaitmenizacijos diegimas energetikos sektoriuje

  • Data: 2025 m. rugsėjo 27-30 d.
  • Tikslinės grupės:
    • Energetikos sektoriaus specialistai ir inžinieriai;
    • IT ir duomenų analitikos specialistai energetikos srityje;
    • Savivaldybių, viešojo sektoriaus ir žaliosios energetikos projektų vadovai.
  • Plėtojami gebėjimai:
    • atpažinti ir įgyvendinti skaitmenizavimo sprendimus energetikos sektoriuje;
    • naudoti dirbtinio intelekto algoritmus;
    • suprasti ir pritaikyti energetikos kibernetinio saugumo standartus;
    • planuoti energetikos infrastruktūros skaitmenizavimą.
  • Trukmė: 16 akad. val.
  • Vieta: nuotoliu (Microsoft Teams platformoje)
  • Veiklos forma – mokymai.
Registracija

Aprašymas

Skaitmenizacijos proveržis energetikos sektoriuje
Mokymų programa skirta gilinti žinias apie pažangius skaitmeninius sprendimus, keičiančius tradicinį energetikos sektorių. Dalyviai susipažins su realaus laiko tinklų stebėsena, pažangiomis matavimo sistemomis ir infrastruktūros automatizavimu. Praktiniai užsiėmimai padės suprasti, kaip duomenų surinkimas ir analizė leidžia efektyviau valdyti elektros tinklus bei priimti operatyvius sprendimus.

Dirbtinis intelektas ir saugumas – nauji kompetencijų horizontai
Antrasis modulis kviečia gilintis į dirbtinio intelekto taikymą energetikoje: nuo gedimų prognozavimo iki energijos paskirstymo optimizavimo. Taip pat aptariami kibernetinio saugumo iššūkiai ir ISO 27001 standartų taikymas, užtikrinant IT sistemų patikimumą. Šios žinios ypač aktualios specialistams, siekiantiems integruoti pažangius algoritmus ir saugumo sprendimus į energetikos infrastruktūrą.

Žaliosios energetikos ir duomenų valdymo ateitis
Baigiamajame etape dalyviai analizuos, kaip skaitmeniniai sprendimai prisideda prie žaliosios energetikos plėtros. Aptariami saulės, vėjo ir biokuro technologijų skaitmenizavimo aspektai, taip pat atvirųjų duomenų platformų panaudojimas optimizavimui ir sprendimų priėmimui. Praktinis seminaras apie išmaniojo miesto koncepciją suteiks dalyviams įrankių, kaip kurti tvarius, duomenimis grįstus energetikos sprendimus.

Programos moduliai:

  1. Energetikos skaitmenizavimas (4 val.)
    • Skaitmeniniai sprendimai elektros tinklų valdyme:
      • Tinklo stebėsena realiu laiku;
      • Pažangios matavimo sistemos (Smart Meters);
      • Infrastruktūros automatizavimas.
    • Praktinis – duomenų surinkimas iš pažangių matavimo sistemų.
  2. Dirbtinis Intelektas energetikoje (4 val.)
    • Mašininis mokymasis tinklų valdyme:
      • Gedimų prognozavimas;
      • Optimizavimo algoritmai energijos paskirstymui.
    • Kibernetinis saugumas energetikos IT sistemose:
      • Grėsmių identifikavimas ir valdymas;
      • ISO 27001 standartų taikymas energetikos sektoriuje.
  3. Skaitmeniniai transformacijos sprendimai (4 val.)
    • Skaitmeninės platformos infrastruktūros stebėsenai ir valdymui:
      • Palantir, Power BI, Tableau sprendimai;
      • Sensorinė technologija energetikos objektuose.
    • Praktinis – išmaniojo miesto (Smart City) koncepcijos diegimas.
  4. Ateities Tendencijos: Žalioji energetika ir duomenų valdymas (4 val.)
    • Žaliosios energijos sprendimai ir skaitmenizavimas:
      • Saulės, vėjo ir biokuro energetikos skaitmenizavimas;
      • Real-time duomenų valdymas optimizavimui.
    • Praktinis seminaras – atvirosios duomenų platformos (Open Data) naudojimas.

Rezultatai:

Po mokymų dalyviai gebės:

  1. Atpažinti ir įgyvendinti skaitmenizavimo sprendimus energetikos sektoriuje.
  2. Naudoti dirbtinio intelekto algoritmus.
  3. Suprasti ir pritaikyti energetikos kibernetinio saugumo standartus.
  4. Planuoti energetikos infrastruktūros skaitmenizavimą.

Papildoma informacija:

Kiekvienas dalyvis gaus praktinius šaltinius, atvirų duomenų sąrašą, programinės įrangos pavyzdžių.

Plėtojami gebėjimai:

  • Skaitmeninių technologijų taikymas energetikoje – gebėjimas naudoti pažangias matavimo sistemas, realaus laiko stebėseną ir automatizuotus sprendimus infrastruktūros valdyme
  • Dirbtinio intelekto ir duomenų analizės kompetencijos – gebėjimas taikyti mašininio mokymosi algoritmus, prognozuoti gedimus ir optimizuoti energijos paskirstymą.
  • Kibernetinio saugumo ir duomenų valdymo įgūdžiai – gebėjimas identifikuoti grėsmes, taikyti ISO standartus ir naudoti atvirųjų duomenų platformas tvariam energetikos vystymui.

Mokymų organizavimas

  • Trukmė: 16 akademinių valandų.
  • Formatas: nuotolinis (MS Teams)
  • Kalba: lietuvių
  • Dalyvių skaičius: 15–25 dalyviai grupėje.
  • Medžiaga: PDF skaidrės, užduočių rinkinys, šablonai, rekomenduojamų DI įrankių vadovas, papildomų šaltinių sąrašas.
  • Baigus mokymus išduodamas pažymėjimas.

Mokymų lektorė

Mokymus veda doc. dr. Eglė Radvilė – buvusi Vilniaus miesto savivaldybės inovacijų vadovė, Vilniaus duomenų panaudojimo centro ir dronų infrastruktūros kūrėja, Vilniaus universiteto docentė verslo mokykloje.

Doc. Dr. Radvilė turi daugiau nei 10 metų patirties dirbtinio intelekto ir skaitmenizavimo srityje, yra įgyvendinusi keletą inovatyvių projektų, kurie transformavo Vilniaus miesto valdymą ir paslaugų teikimą. Praktinė patirtis ir akademinės žinios leidžia pateikti dalyviams ne tik teorines įžvalgas, bet ir praktinius įrankius bei metodikas, kurios gali būti tiesiogiai pritaikomos jų organizacijose.