课程是否包含AI在能源行业的智能监测

✅ 一、课程内容覆盖AI能源监测的核心方向

电力设备智能监测实践

课程设置基于Atlas200DK开发板的电力视觉检测实验（如绝缘子故障识别、光伏板损伤检测），通过端侧AI实现设备状态实时监控

能源数据智能分析

学生需完成电力负荷预测、风光储联合调度优化等课题，利用AI算法分析能源生产与消费数据，提升电网稳定性

环境与设备协同监测

拓展至环保领域（如空气质量监测），结合《环境监测》课程中AI驱动的知识图谱技术（4），实现多源环境数据联动分析。

⚙️ 二、课程特色：产教融合强化行业应用

企业合作平台：依托华为、特斯拉、英伟达的实验室资源，提供电力行业真实数据集与工业级开发工具（如昇腾AI处理器）

认证体系：95%学生通过英伟达深度学习认证及华为昇腾微认证，匹配能源企业人才需求

案例教学：分组实践覆盖发电-输电-用电全链条，例如：

▶️ 基于强化学习的电力需求侧管理

▶️ 油气管道AI监控（参考行业方案5）

▶️ 风光储联合调度智能体开发

🌐 三、行业技术支撑（课程关联技术）

智能电网优化：参考西门子主动网络管理（ANM）系统，AI动态调节能源分配

环保监测延伸：水质/空气质量传感器网络与AI预警结合（28），拓展能源与环境协同管理视野。

故障预测：类似SparkCognition燃煤电厂AI诊断方案（9），课程涵盖设备故障预测模型开发。

📌 结论

该课程不仅包含AI能源监测内容，更通过“理论+认证+企业级实践”三维体系，培养学生解决能源行业智能监测实际问题的能力。若需进一步了解课程大纲或行业案例细节，可查阅来源