Moderní metody optimalizace a predikce umožňují výrazně zlepšit řízení, plánování a provoz energetické infrastruktury. Díky pokročilým algoritmům, strojovému učení a práci s historickými i aktuálními daty lze modelovat chování soustavy, odhadovat budoucí zatížení, identifikovat rizikové situace a navrhovat efektivnější provozní strategie. Tyto technologie pomáhají lépe využívat dostupné zdroje, zvyšovat stabilitu a minimalizovat provozní nejistoty.
V praxi to znamená, že prediktivní modely dokážou například odhadovat vývoj zatížení, předpovídat poruchové stavy, optimalizovat plánování údržby nebo navrhovat provozní nastavení s ohledem na bezpečnost i ekonomiku. Optimalizační algoritmy mohou pracovat s velkým množstvím proměnných a hledat nejlepší řešení v reálném čase — ať už jde o řízení toků, plánování zásahů, nebo vyhodnocování scénářů při nestandardních provozních stavech. Výsledkem je rychlejší a informovanější rozhodování, které podporuje spolehlivost celé infrastruktury.
Úvodní kurz poskytne přehled o principech prediktivního modelování, optimalizačních metodách a jejich využití v energetickém sektoru. Účastníci získají jasnou představu o tom, jaké typy modelů existují, jak se trénují, jaké vstupy potřebují a jaké výsledky lze očekávat. Navazující hands‑on experience kurz pak umožní praktické vyzkoušení tvorby prediktivních modelů, práce s daty, ladění parametrů i návrhu optimalizačních scénářů. Tento dvoustupňový formát pomáhá nejen pochopit technologii, ale také připravit účastníky na její reálné nasazení v provozních podmínkách.