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Weiterbildungsprogramm in Datenanalyse-Engineering für den Netzbetrieb

Online-Weiterbildungsprogramm mit 1.900 Stunden in Datenanalyse-Engineering für den Netzbetrieb: 12 Module zu betrieblichen Netzdaten, Datenqualität, Visualisierung, Prognosen für Last und dezentrale Erzeugung, Zustandsschätzung, Fehler- und Anlagenanalytik, datengetriebener Optimierung, Echtzeitanalytik und sicherem Einsatz, mit einem zugewiesenen fachlichen Tutor.

Dauer1900 h

FormOnline

SpracheEnglisch

StarttermineVon der Fakultät festgelegt

AbschlussZertifikatsprogramm des SEIUM Institute

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Weiterbildungsprogramm in Datenanalyse-Engineering für den Netzbetrieb — Studium aus der Schweiz

Die Energieversorgung der Schweiz basiert auf Wasserkraft, Kernkraft und zunehmend auf erneuerbaren Quellen wie Photovoltaik. Netzbetreiber wie Swissgrid, Energieversorger in den Kantonen sowie die Forschungsinstitute ETH und PSI prägen das Feld. Die Energiepolitik wird vom Bundesamt für Energie begleitet, die Netzaufsicht übernimmt die ElCom. Für Ingenieurinnen und Ingenieure ergeben sich Aufgaben in Netzplanung, Energiespeicherung und Systemintegration.

Gebühren für die Schweiz: CHF 7’280 (Schweizer Franken), mit Ratenzahlung und Arbeitgeberunterstützung.

Zuständige Stellen in der Schweiz

Bundesamt für Energie (BFE)
Eidgenössische Elektrizitätskommission (ElCom)
Swissgrid AG
Verband Schweizerischer Elektrizitätsunternehmen (VSE)

Typische Funktionen

Netzplanungsingenieur/in
Energiesystem-Ingenieur/in
Projektingenieur/in Energieversorgung
Ingenieur/in Energiespeicherung

Fragen aus der Schweiz

Wird ein Abschluss in Energy and Networks in der Schweiz anerkannt?

SEIUM vergibt private, nicht akkreditierte Qualifikationen. Die Anerkennung entscheiden Arbeitgeber oder zuständige Stellen. In der Schweiz sind für Ingenieure der SIA und Swissengineering relevant. Im Energiesektor regelt die Elektrizitätsaufsicht ElCom den Markt, sie erkennt jedoch keine privaten Abschlüsse an. Prüfen Sie die Erwartungen Ihres Arbeitgebers.

Welche Arbeitgeber in der Schweiz arbeiten im Energie- und Netzbereich?

Wichtige Arbeitgeber sind Energieversorger, Netzbetreiber wie Swissgrid, kantonale Werke und Ingenieurbüros. Gefragt sind Kenntnisse in Netzplanung, erneuerbaren Energien und Systemsteuerung. Arbeitgeber legen Wert auf Berufserfahrung und Projektnachweise. Ein privates Zertifikat unterstützt, ersetzt aber keine Praxis.

Kann ich das Studium neben dem Beruf bewältigen und wer zahlt?

Das Studium ist vollständig online und auf Englisch, mit einem technischen Tutor. Ein Visum ist nicht nötig, wenn Sie von zu Hause aus lernen. Ein Weiterbildungsprogramm umfasst 1900 Stunden, ein Zertifikatsprogramm 800 und ein Kurs 300 Stunden. Die Gebühren sind in Raten zahlbar, und Arbeitgeber können die Weiterbildung finanziell unterstützen.

Virtuelles Labor · vor der Einschreibung ausprobieren

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

Betriebliche Netzdaten mit Qualitätssicherung aufbereiten.

Dashboards für den Netzbetrieb gestalten.

Prognosemodelle für Last und dezentrale Erzeugung entwickeln.

Die Beobachtbarkeit mit datengetriebener Zustandsschätzung verbessern.

Ereignisse, Fehler und den Zustand von Anlagen analysieren.

Echtzeitanalytik im Betrieb anwenden.

Analytische Modelle sicher in OT-Umgebungen einsetzen.

Profil

Für wen es gedacht ist

Netzdatenanalysten, die sich komplexere Modellierung aneignen möchten.
Data Scientists im Netzbetrieb.
Ingenieure für Anlagenanalytik.
Spezialisten für Energieprognosen.
Ingenieure in Leitstellen.
Entwickler von Analytiklösungen für Energieversorger.
Absolventen der Ingenieur- oder Naturwissenschaften, die in Übertragung und Verteilung elektrischer Energie einsteigen möchten.

Normen & Werkzeuge

Womit Sie arbeiten

IEC 61970 (CIM für Energiemanagementsysteme)
IEC 61968 (CIM für Verteilnetze)
IEEE C37.118.1 (Synchrophasor-Messungen)
IEC 60599 (Interpretation der Gasanalyse gelöster Gase)
IEC 60076-7 (thermische Alterung von Leistungstransformatoren)
Verordnung (EU) 2016/679 (DSGVO)
IEC 62443 (Sicherheit industrieller Automatisierungs- und Steuerungssysteme)
Verordnung (EU) 2024/1689 (KI-Verordnung)
Python (pandas, scikit-learn, PyTorch)
Grafana
Apache Kafka
InfluxDB
pandapower

Lehrplan

12 Module · 1900 Std.

1.1Datenquellen: SCADA, PMU, AMI und Schutzgeräte
1.2Volumen, Geschwindigkeit und Vielfalt
1.3Zeitliche Auflösung der Daten
1.4Anlagen- und GIS-Daten
1.5Beobachtete Wetterdaten
1.6Ereignis- und Störungsdaten
1.7Datenarchitektur des Netzbetreibers
1.8Analytische Anwendungsfälle
1.9Nutzen der Analytik für das Netz
1.10Fallstudie: Dateninventar einer Leitstelle

2.1Bereinigung von Zeitreihen
2.2Ergänzung fehlender Daten
2.3Erkennung von Ausreißern
2.4Zeitliche Abstimmung von Signalen
2.5Neuabtastung und Aggregation
2.6Validierung anhand physikalischer Regeln
2.7Metadatenmanagement
2.8Qualität der Topologiedaten
2.9Automatisierung der Datenqualität
2.10Labor: Bereinigung von SCADA-Daten mit pandas

3.1Betriebliche Dashboards
3.2Geografische Visualisierung des Netzes
3.3Lastwärmekarten
3.4Dauerlinien
3.5Spitzenlast- und Trendanalyse
3.6Kennzahlen zur Versorgungsqualität
3.7Visualisierung von Ereignissen
3.8Visualisierungswerkzeuge
3.9Gestaltung für Netzbetreiber
3.10Praxisübung: Dashboard zur Transformatorauslastung in Grafana

4.1Einflussfaktoren der Stromnachfrage
4.2Sehr kurzfristige Prognose
4.3Prognosen für den Folgetag und die folgende Woche
4.4Saisonale SARIMA-Modelle
4.5Gradient-Boosting-Modelle
4.6LSTM-Neuronale Netze
4.7Hierarchische Prognose nach Ebenen
4.8Probabilistische Prognose mit Quantilen
4.9Bewertung und Überwachung
4.10Labor: Lastprognose für Umspannwerke mit LSTM

5.1Sichtbarkeit der Erzeugung hinter dem Zähler
5.2Schätzung nicht überwachter Photovoltaikanlagen
5.3Solarprognose mit Satellitenbildern
5.4Kurzfristige Windprognose
5.5Nowcasting-Modelle
5.6Prognose der Nettolast
5.7Unsicherheit und Lastgradienten
5.8Aggregation von Prognosen
5.9Einsatz im Betrieb
5.10Praxisübung: Disaggregation von Photovoltaik hinter dem Zähler

6.1Klassische Zustandsschätzung
6.2Zustandsschätzung mit PMUs
6.3Datengetriebene Pseudomessungen
6.4Auf maschinellem Lernen basierende Schätzung in der Verteilnetzebene
6.5Erkennung fehlerhafter Daten
6.6Beobachtbarkeit des Netzes
6.7Optimale Platzierung von Sensoren
6.8Identifikation der Topologie
6.9Validierung der Ergebnisse
6.10Labor: Zustandsschätzung mit gelernten Pseudomessungen

7.1Klassifizierung von Fehlern
7.2Datengetriebene Fehlerortung
7.3Analyse oszillografischer Aufzeichnungen
7.4Erkennung beginnender Fehler
7.5Ursachenanalyse von Störungen
7.6Korrelation mit dem Wetter
7.7Vegetationsanalytik
7.8Vorhersage von Störungen durch Unwetter
7.9Verbesserung der Kennzahlen zur Versorgungsqualität
7.10Fallstudie: Modell des windbedingten Störungsrisikos

8.1Indizes zum Anlagenzustand
8.2Analyse gelöster Gase
8.3Thermische Alterung von Transformatoren
8.4Überlebenszeitmodelle
8.5Vorhersage von Kabelausfällen
8.6Priorisierung der Instandhaltung
8.7Optimierung des Austauschs
8.8Bildgestützte Inspektion mit Drohnen
8.9Integration in das Anlagenmanagement
8.10Praxisübung: Überlebenszeitmodell für einen Kabelbestand

9.1Netzumschaltung und Rekonfiguration
9.2Datengetriebene Spannungs-Blindleistungs-Regelung
9.3Engpassmanagement
9.4Planung der Instandhaltung
9.5Einsatz flexibler Leistung
9.6Optimierung unter Unsicherheit
9.7Reinforcement Learning in Netzen
9.8Entscheidungsunterstützungssysteme
9.9Bewertung des Nutzens
9.10Labor: Spannungs-Blindleistungs-Regelung mit Reinforcement Learning

10.1Datenstreaming
10.2Verarbeitung komplexer Ereignisse
10.3Lambda- und Kappa-Architekturen
10.4Edge-Analytik
10.5Intelligente Alarme und Priorisierung
10.6Latenz und Verfügbarkeit
10.7Integration mit SCADA
10.8Streaming-Werkzeuge
10.9Skalierbarkeit der Plattform
10.10Praxisübung: Streaming-Anomalieerkennung mit Kafka

11.1Governance betrieblicher Daten
11.2Einsatz von Modellen in OT-Umgebungen
11.3Validierung mit Netzbetreibern
11.4Erklärbarkeit für die Leitwarte
11.5Cybersicherheit von Analytikplattformen
11.6Verwaltung des Datenzugriffs
11.7Datenschutz bei Kundendaten
11.8Management des Modelllebenszyklus
11.9Messung des Nutzens
11.10Workshop: Einsatz eines Modells in der Leitstelle

12.1Definition des betrieblichen Problems
12.2Datenerfassung und -aufbereitung
12.3Explorative Datenanalyse
12.4Modellentwicklung
12.5Validierung mit realen Daten
12.6Integration in den Betrieb
12.7Bewertung des Nutzens
12.8Schlussfolgerungen und künftige Arbeitsfelder
12.9Bericht zur Abschlussarbeit
12.10Abschlussarbeit: Verteidigung vor einem Prüfungsausschuss

Methodik, Software & Labore

Wie Sie lernen

100 % Online-Lehre über den Campus von SEIUM, mit herunterladbaren Materialien, aufgezeichneten Vorlesungen und einem zugewiesenen fachlichen Tutor. Es gibt keinen festen Stundenplan: Sie arbeiten innerhalb des Jahrgangs in Ihrem eigenen Tempo, sodass das Studium mit einer Vollzeitbeschäftigung vereinbar ist.

Jedes Modul verbindet Theorie, angeleitete Lektüre der Originalnormen und angewandte Übungen. Eingesetzte Software sind Python (pandas, scikit-learn, PyTorch), Grafana, Apache Kafka, InfluxDB und pandapower, in kostenlosen Akademie- oder Testversionen. Die praktische Arbeit orientiert sich an realen Verfahren: Bereinigung und Analyse von SCADA-Daten, Prognose der Umspannwerkslast sowie Modelle für Anlagen- und Ausfallrisiken. Die Bewertung erfolgt modulweise fortlaufend sowie durch die abschließende Abschlussarbeit.

Behandelte Normen: IEC 61970, IEC 61968, IEEE C37.118.1, IEC 60599, IEC 60076-7, Verordnung (EU) 2016/679, IEC 62443, Verordnung (EU) 2024/1689.

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

Normenbasiertes Lernen:angeleitete Auseinandersetzung mit IEC 61970, IEC 61968 und IEEE C37.118.1 anhand realer Fälle, nicht als theoretischer Anhang.

Branchensoftware:Python (pandas, scikit-learn, PyTorch), Grafana, Apache Kafka, InfluxDB und pandapower, in kostenlosen, akademischen oder Testversionen.

Abschlussarbeit mit Verteidigung:Eine vollständige Analytik-Lösung für ein reales Problem im Netzbetrieb, 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.

Betriebliches Problem und Daten

Definieren Sie ein Problem im Netzbetrieb und bereiten Sie SCADA-, PMU- oder AMI-Daten mit Qualitätsprüfungen auf.

Explorative Analyse und Dashboard

Untersuchen Sie die Daten und erstellen Sie ein Betriebs-Dashboard in Grafana.

Prognose- oder Schätzmodell

Entwickeln Sie ein Last-, Erzeugungs- oder Zustandsschätzungsmodell und validieren Sie es mit realen Daten.

Echtzeitintegration

Integrieren Sie das Modell mit Streaming-Analytik und einer sicheren OT-Bereitstellung in den Betrieb.

Abschlussarbeit

Eine vollständige Netzanalytik-Lösung mit Nutzenbewertung, verteidigt vor einer Prüfungskommission.

Berufliche Perspektiven

Wohin es Sie führt

Datenanalyst für StromnetzeData Scientist für den NetzbetriebIngenieur für Asset-AnalytikSpezialist für EnergieprognosenIngenieur in der NetzleitstelleEntwickler von Analytik-Lösungen für Versorgungsunternehmen

Zulassung & Stipendien

Voraussetzungen

Ein Hochschulabschluss in Ingenieurwesen, Naturwissenschaften oder Architektur oder gleichwertige nachweisbare Berufserfahrung.
Eine Internetverbindung und ein Computer, der die Software des Studiengangs ausführen kann.
Englischkenntnisse, die zum 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 Tempo bestimmen Sie innerhalb jedes Jahrgangs selbst, und Ihr Tutor hilft Ihnen, den Arbeitsaufwand mit Ihrem Beruf in Einklang zu bringen.

Sie arbeiten mit Python (pandas, scikit-learn, PyTorch), Grafana, Apache Kafka, InfluxDB und pandapower, und zwar mit 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 Postgraduiertendiplom im selben Bereich bestanden wurden, werden im höheren Programm anerkannt. Erkundigen Sie sich bei der Einschreibung nach der Anerkennungsregelung.

Ein Abschluss in Ingenieurwesen, Naturwissenschaften oder Architektur (oder gleichwertige berufliche Erfahrung), ein Computer, der die Software des Programms ausführen kann, und Englischkenntnisse, die zum Lesen technischer Normen ausreichen.

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

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