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Weiterbildungsprogramm in Datenanalyse für den Netzbetrieb

Online-Weiterbildungsprogramm mit 1.900 Stunden in Datenanalyse für den Betrieb von Stromnetzen, mit Schwerpunkt auf Zustandsschätzung sowie Erkennung von Verlusten und Betrug. 12 Module zu SCADA-, AMI- und PMU-Daten, CIM- und IEC-61850-Modellen, Prognosen, Versorgungsqualität, Anomalieerkennung, Asset-Analytik und operativem maschinellem Lernen, mit einem zugewiesenen fachlichen Tutor.

Dauer1.900 Stunden · 12–14 Monate

FormOnline

SpracheEnglisch

StarttermineVon der Fakultät festgelegt

AbschlussZertifikatsprogramm des SEIUM Institute

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Weiterbildungsprogramm in Datenanalyse für den Netzbetrieb — Studium aus Österreich

Energieversorgung und Netze sind in Österreich durch einen hohen Anteil erneuerbarer Energien, insbesondere Wasserkraft, geprägt. Netzbetreiber und Energieversorger modernisieren Verteilnetze, Speicher und Ladeinfrastruktur für die Energiewende. Die E-Control überwacht den Energiemarkt, während Hochschulen und Forschungseinrichtungen Lösungen für Netzstabilität entwickeln. Die Branche bietet vielfältige Einsatzfelder für Ingenieurinnen und Ingenieure.

Gebühren für Österreich: € 9.930 (Euro), mit Ratenzahlung und Kostenbeteiligung durch den Arbeitgeber.

Zuständige Stellen in Österreich

Energie-Control Austria (E-Control)
Österreichischer Verband für Elektrotechnik (OVE)
Austrian Power Grid (APG)
Klima- und Energiefonds

Typische Tätigkeitsfelder

Netzplaner/in
Energiesystemingenieur/in
Netzbetriebsingenieur/in
Energiemanager/in

Fragen aus Österreich

Wie ist die Energiewirtschaft in Österreich reguliert und wer ist zuständig?

Die Energiewirtschaft wird unter anderem durch das Elektrizitätswirtschafts- und Organisationsgesetz geregelt, die Aufsicht übernimmt die E-Control. Netzbetreiber benötigen qualifiziertes Personal, doch ein privates Zertifikat ersetzt keine behördlichen Befugnisse. Die Anerkennung entscheidet der Arbeitgeber.

Welche Arbeitgeber in Österreich suchen Fachkräfte für Energie und Netze?

Gesucht wird bei Netzbetreibern wie Verteilernetzen, Energieversorgern, Erneuerbare-Energien-Unternehmen und Planungsbüros. Ein privates Zertifikat wird je nach Arbeitgeber bewertet. Es gibt keine Garantie für eine Stelle.

Kann ich das Programm mit einem Vollzeitjob und Arbeitgeberfinanzierung kombinieren?

Ja, das Studium ist online, auf Englisch und in MEZ, ohne Visum von Österreich aus. Der Umfang liegt bei 300 bis 1.900 Stunden, daher braucht es Planung. Gebühren sind in Raten zahlbar, und Arbeitgeberfinanzierung ist möglich.

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Übernehmen Sie die Kontrolle.

Führen Sie einen echten ingenieurtechnischen Zielkonflikt aus diesem Fachgebiet durch. Bewegen Sie die Regler, beobachten Sie die Reaktion des Modells in Echtzeit und meistern Sie die Herausforderung.

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Lernergebnisse

Was Sie danach können

SCADA-, AMI- und PMU-Daten in analytische Architekturen integrieren.

Die Datenmodelle CIM und IEC 61850 anwenden.

Modelle zur Prognose von Last und Erzeugung entwickeln.

Die Versorgungsqualität anhand regulatorischer Kennzahlen analysieren.

Anomalien, Betrug und Fehler in Netzdaten erkennen.

Die Transparenz im Niederspannungsnetz durch Analytik verbessern.

Modelle des maschinellen Lernens im Netzbetrieb einsetzen.

Profil

Für wen es gedacht ist

Datenanalysten im Stromnetzbereich, die ihre Kenntnisse in der operativen Analytik vertiefen möchten.
Data Scientists bei Energieversorgern, die ihre Arbeit auf den Netzbetrieb anwenden möchten.
Ingenieure im Netzbetrieb, die SCADA-, AMI- und PMU-Daten besser nutzen müssen.
Ingenieure im Asset Management, die an zustands- und risikobasierter Analytik interessiert sind.
Energiedaten-Architekten, die Datenplattformen für Energieversorger entwerfen.
Ingenieure für Versorgungsqualität, die mit Daten zu Unterbrechungen und Netzqualität arbeiten.
Absolventen der Ingenieur- oder Naturwissenschaften, die in die Stromverteilung einsteigen möchten.

Normen & Werkzeuge

Womit Sie arbeiten

IEC 61970-301 (CIM) (gemeinsames Informationsmodell für Energiemanagementsysteme)
IEC 61968-11 (CIM-Erweiterungen für Verteilnetze)
IEC 61850-7-4 (logische Knoten und Datenklassen für die Umspannwerksautomatisierung)
IEEE C37.118.1 (Synchrophasor-Messungen für Energiesysteme)
IEEE 1366 (Zuverlässigkeitskennzahlen für Verteilnetze)
CNMC-Rundschreiben zur Versorgungsqualität (spanischer Regulierungsrahmen für die Versorgungskontinuität)
IEEE C37.111 (COMTRADE) (gemeinsames Format für den Austausch von Transientendaten)
Verordnung (EU) 2024/1689 (KI-Verordnung) (EU-Regeln für künstliche Intelligenz)
Python mit pandas und scikit-learn
Apache Spark
InfluxDB
Power BI
pandapower

Lehrplan

12 Module

1.1SCADA- und EMS-Systeme
1.2Smart Meter und AMI
1.3Phasormessgeräte (PMU)
1.4Schutzaufzeichnungen und Oszillografie
1.5Wetter- und Erzeugungsdaten
1.6GIS-Systeme für Netze
1.7Datenqualität im Betrieb
1.8Integration heterogener Quellen
1.9Latenzanforderungen nach Anwendungsfall
1.10Fallstudie: Datenbestandsaufnahme eines Verteilnetzbetreibers

2.1CIM-Modell nach IEC 61970 und 61968
2.2CGMES-Profile für den Datenaustausch
2.3IEC 61850 in Umspannwerken
2.4Formate COMTRADE und PQDIF
2.5Netztopologiemodelle
2.6Integration mit ERP und Asset Management
2.7Interoperabilität zwischen Systemen
2.8Semantik und Ontologien
2.9Daten-Governance im Netzbetrieb
2.10Labor: CIM-Modell eines Mittelspannungsnetzes

3.1Big-Data-Architekturen
3.2Zeitreihendatenbanken
3.3Stream-Verarbeitung
3.4Cloud- und On-Premise-Plattformen
3.5Data Lakes für Energieversorger
3.6Sicherheit der Infrastruktur
3.7Skalierung der AMI-Datenmengen
3.8Katalogisierung und Datenherkunft
3.9Kosten und Dimensionierung
3.10Praxisübung: PMU-Datenpipeline

4.1Explorative Analyse von Lasten
4.2Verteilungen und Extremwerte
4.3Korrelation von Netzgrößen
4.4Zeitreihen und Saisonalität
4.5ARIMA-Modelle und Glättung
4.6Hauptkomponentenanalyse
4.7Clusterbildung von Verbrauchsprofilen
4.8Statistische Hypothesentests
4.9Visualisierung von Netzdaten
4.10Labor: Clusterbildung von Lastkurven

5.1Kurzfristige Lastprognose
5.2Prognose für Photovoltaik und Wind
5.3Gradient-Boosting-Modelle
5.4LSTM-Netze und Transformer
5.5Probabilistische Quantilprognosen
5.6Nutzung meteorologischer Variablen
5.7Bewertung der Prognosefehler
5.8Hierarchische Prognose nach Netzebene
5.9Einsatz im Produktivbetrieb
5.10Praxisübung: 24-Stunden-Lastprognose

6.1Kennzahlen TIEPI und NIEPI
6.2SAIDI und SAIFI
6.3Spannungseinbrüche und ihre Analyse
6.4Oberschwingungsanalyse
6.5Unsymmetrie und Flicker
6.6Korrelation von Ereignissen
6.7Datenbasierte Fehlerortung
6.8Erstellung regulatorischer Berichte
6.9Verbesserungspläne
6.10Fallstudie: Analyse eines Jahres mit Unterbrechungen

7.1Technische und nichttechnische Verluste
7.2Betrugserkennung in AMI
7.3Anomalien in Zeitreihen
7.4Isolation Forest und Autoencoder
7.5Erkennung von Zählerfehlern
7.6Validierung von Messwerten (VEE)
7.7In den Daten erkennbare Cyberangriffe
7.8Priorisierung von Inspektionen
7.9Messung der Wirksamkeit
7.10Labor: Betrugsdetektor mit AMI-Daten

8.1Wartungs- und Zustandsdaten
8.2Gesundheitsindizes für Transformatoren
8.3Analyse gelöster Gase
8.4Alterungsmodelle
8.5Ausfallwahrscheinlichkeit
8.6Risikobasierte Instandhaltung
8.7Investitionsplanung
8.8Analyse von Erdkabeln
8.9Datenbasiertes Vegetationsmanagement
8.10Praxisübung: Gesundheitsindex für einen Transformatorenbestand

9.1Beobachtbarkeit im Niederspannungsnetz
9.2Identifikation von Phasen und Topologie
9.3Zustandsschätzung mit AMI-Daten
9.4Pseudomessungen und ihre Erzeugung
9.5Hosting-Kapazität
9.6Erkennung von Engpässen
9.7Überwachung des Eigenverbrauchs
9.8Datenbasierte Netzzwillinge
9.9Validierung anhand von Messungen
9.10Labor: Phasenidentifikation mittels Korrelation

10.1Überwachte Modelle im Betrieb
10.2Erklärbarkeit für Operatoren
10.3Bestärkendes Lernen in Netzen
10.4Graphen und Graph Neural Networks
10.5MLOps bei Energieversorgern
10.6Überwachung von Drift
10.7Validierung kritischer Modelle
10.8KI-Verordnung und Hochrisikosysteme
10.9Ethik und Verzerrung
10.10Workshop: Einsatz eines Prognosemodells

11.1Dashboards für Leitwarten
11.2Geografische Visualisierung von Netzen
11.3Intelligentes Alarmmanagement
11.4Berichte für die Regulierungsbehörde
11.5Entscheidungsunterstützung in Echtzeit
11.6Erfahrung der Operatoren
11.7Integration mit ADMS
11.8Kommunikation von Unsicherheit
11.9Geschäftskennzahlen
11.10Fallstudie: Betriebs-Dashboard

12.1Auswahl des betrieblichen Problems
12.2Datenerhebung und -aufbereitung
12.3Explorative Datenanalyse
12.4Modellentwicklung
12.5Validierung und Vergleich
12.6Integration in den Betriebsablauf
12.7Visualisierung der Ergebnisse
12.8Wirkungsbewertung
12.9Bericht zur Abschlussarbeit
12.10Abschlussarbeit: Verteidigung vor einer Prüfungskommission

Methodik, Software & Labore

Wie Sie lernen

Der Studiengang wird zu 100 % online auf dem Campus von SEIUM angeboten, mit herunterladbaren Materialien, aufgezeichneten Lehrveranstaltungen und einem zugewiesenen fachlichen Tutor. Es gibt keine festen Stundenpläne: Sie arbeiten innerhalb jedes Durchgangs in Ihrem eigenen Tempo, sodass sich das Studium mit einer Vollzeitbeschäftigung vereinbaren lässt.

Jedes Modul verbindet Theorie, angeleitete Lektüre der Originalnormen und praktische Übungen. Die eingesetzte Software ist Python mit pandas und scikit-learn, Apache Spark, InfluxDB, Power BI und pandapower, in kostenlosen akademischen oder Testversionen. Die praktischen Arbeiten beruhen auf realen Verfahren zur Validierung von Prognosemodellen, zur Analyse von Smart-Meter-Daten und zur Erkennung von Anomalien in historischen Zeitreihen. Die Bewertung erfolgt modulbegleitend kontinuierlich sowie durch die abschließende Abschlussarbeit.

Behandelte Normen: IEC 61970-301 (CIM), IEC 61968-11, IEC 61850-7-4, IEEE C37.118.1, IEEE 1366, Rundschreiben der CNMC zur Versorgungsqualität, IEEE C37.111 (COMTRADE), Verordnung (EU) 2024/1689 (KI-Verordnung).

Zugewiesener fachlicher Tutor:Jedes Modul endet mit einer Abgabe, die Ihr Tutor einzeln bewertet.

Normenbasiertes Lernen:Angeleitete Auseinandersetzung mit IEC 61970-301 (CIM), IEC 61968-11 und IEC 61850-7-4 anhand realer Fälle, nicht als theoretischer Anhang.

Branchensoftware:Python mit pandas und scikit-learn, Apache Spark, InfluxDB, Power BI und pandapower, in kostenlosen, akademischen oder Testversionen.

Abschlussarbeit mit Verteidigung:Ein Projekt zur Datenanalyse, das ein reales Problem des Netzbetriebs löst, von der Datenaufbereitung bis zur Integration in den betrieblichen Arbeitsablauf, verteidigt vor einer Prüfungskommission.

Flexibles Format:100 % online, ohne feste Stundenpläne, mit Vollzeitberufstätigkeit vereinbar.

Abschlussprojekt

Von Anfang bis Ende umsetzen

Ihr Abschlussprojekt folgt dem realen Ingenieursablauf Schritt für Schritt und wird von Ihrem Tutor begleitet und geprüft.

Auswahl des betrieblichen Problems

Definieren Sie ein reales Problem des Netzbetriebs und die Datenquellen, die zu seiner Lösung benötigt werden.

Datenpipeline und Aufbereitung

Entwickeln Sie eine Pipeline, die SCADA-, AMI- oder PMU-Daten erfasst, bereinigt und integriert.

Modellentwicklung

Entwickeln Sie Prognose-, Anomalieerkennungs- oder Zustandsschätzungsmodelle auf Basis der aufbereiteten Daten.

Validierung und Integration

Validieren und vergleichen Sie die Modelle und integrieren Sie sie mit Dashboards in einen betrieblichen Arbeitsablauf.

Abschlussarbeit

Präsentieren Sie die vollständige Analyselösung und ihre Wirkungsbewertung in einer schriftlichen Arbeit, die vor einer Prüfungskommission verteidigt wird.

Berufliche Perspektiven

Wohin es Sie führt

Datenanalyst für StromnetzeData Scientist bei einem EnergieversorgerIngenieur für den NetzbetriebIngenieur im Asset ManagementDatenarchitekt im EnergiesektorIngenieur für Versorgungsqualität

Zulassung & Stipendien

Voraussetzungen

Ein Hochschulabschluss in Ingenieurwesen, Naturwissenschaften oder Architektur oder eine gleichwertige, nachweisbare berufliche Erfahrung.
Eine Internetverbindung und ein Computer, der die Software des Studiengangs ausführen kann.
Englischkenntnisse, die für das Lesen technischer Normen ausreichen.

Bereit zu starten?

Senden Sie noch heute Ihre Bewerbung. Unser Zulassungsteam antwortet Ihnen innerhalb von 72 Stunden mit Ihrem Studienplan und den Finanzierungsmöglichkeiten.

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Häufige Fragen

Häufig gestellte Fragen

Das Programm umfasst insgesamt 1.900 Stunden über 12 bis 14 Monate. Ihr Lerntempo bestimmen Sie innerhalb jedes Durchgangs selbst, und Ihr Tutor hilft Ihnen, den Arbeitsaufwand mit Ihrer beruflichen Tätigkeit abzustimmen.

Sie arbeiten mit Python mit pandas und scikit-learn, Apache Spark, InfluxDB, Power BI und pandapower, und zwar in kostenlosen, akademischen oder Testversionen. Wo es eine kostenlose Alternative gibt, weist Ihr Tutor Sie darauf hin.

Ein Zertifikatsprogramm des SEIUM Institute, das nach Bestehen der laufenden Bewertung und der Abschlussarbeit verliehen wird. Es handelt sich um einen eigenen Abschluss von SEIUM und nicht um einen staatlichen Studienabschluss; seine Anerkennung hängt vom absolvierten Programm und den Vorschriften des jeweiligen Landes ab.

Ja. Module, die in einem Kurs oder einem Postgraduiertendiplom im selben Fachbereich bestanden wurden, werden im weiterführenden Programm anerkannt. Erkundigen Sie sich bei der Einschreibung nach der Anerkennungsregelung.

Ein Abschluss in Ingenieurwesen, Naturwissenschaften oder Architektur (oder gleichwertige berufliche Erfahrung), ein Computer, auf dem die Software läuft, und ausreichende Englischkenntnisse, um technische Normen zu lesen.

Die Starttermine werden von der Fakultät von SEIUM für jeden Durchgang festgelegt. Unser Zulassungsteam bestätigt Ihnen bei der Bewerbung den nächsten verfügbaren Termin.

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