Optimalisering og økonomisk analyse av solcelleanlegg og energilagring med maskinlæring og KI
Videreutdanning for deg som jobber innen solkraft, med fokus på digitalisering innen solkraftbransjen. Emnene tilbys gratis gjennom Bransjeprogrammet, eneste utgift er semesteravgift.
Studieinformasjon
-
Studiested: Porsgrunn -
Utdanningstype: Videreutdanning -
Progresjon: Deltid -
Oppstart: Høst 2026 -
Studieopplegg: Nett- og samlingsbasert -
Studiepoeng: 10 -
Kostnader: Gratis som en del av tilskuddsordningen bransjeprogrammet. Semesteravgift kommer i tillegg. -
Søknadsfrist: 15.04.2026 -
Søkekode: 1144 -
Antall semester: 1 -
Undervisningsspråk: Norsk, Engelsk -
Antall studieplasser: 20
Hva er digital solar?
Digitalisering blir et stadig viktigere verktøy innenfor solkraftbransjen, og sammenkoblingen mellom domenekunnskap og datavitenskap blir mer avgjørende. For å bygge bro mellom disse har bransjen et økende behov for kvalifisert arbeidskraft med god domene- og datakunnskap. Disse emnene kan løse denne utfordringen, med mål om å skape felles forståelse og språk.
Emnene utfyller hverandre, men kan tas hver for seg. De tar for seg generell modellering, energioptimalisering og digital sikkerhet av alle typer solkraftanlegg med ulike case-studier.
Videreutdanningen er tilrettelagt for arbeidslivet, er praksis relaterte og kan gjennomføres ved siden av jobb.
Emnene i digital solar
Digital Solar består av to emner – hvert emne gir 10 studiepoeng.
- Emne 1: Grunnleggende modellering og operasjon av solcelleanlegg og energilagring
- Emne 2: Optimalisering og økonomisk analyse av solcelleanlegg og energilagring med maskinlæring og KI
Emnene må søkes hver for seg, og de kan tas uavhengig av hverandre. Hvis du ønsker å følge begge emnene så er det en fordel å starte med Grunnleggende modellering og operasjon av solcelleanlegg og energilagring.
Hvert emne gjennomføres tre ganger mellom august 2026 og desember 2027. Emne 1 og 2 går parallelt hvert semester.
- Høsten 2026
- Våren 2027
- Høsten 2027
Hvem passer utdanningen for?
Videreutdanningene passer for seg som jobber med solkraft, fra elektriker, ingeniør til deg som jobber innen domenekunnskap og datavitenskap eller som er ansvarlig for solkraft-prosjekter.
Dette lærer du i emnet optimalisering og økonomisk analyse
Emnet omfatter optimalisering av energiproduksjon, energilagring, vedlikehold og drift, samt forbedring av beslutningstaking i designprosesser og digital sikkerhet.
Emnet vil blant annet ta for seg:
- Løsing av matematiske optimaliseringsproblemer med brute force-metoden og iterative løsningsmetoder med Python
- Tidsserieanalyse i Python
- Finansielle og tekniske vurderinger av solcelleanlegg i et levetidsperspektiv
- Regulatoriske forhold
- Aggregatorer og aggregatorrollen
- Introduksjon til optimalisering i PV-systemøkonomi
- Hvorfor optimalisering er viktig i investeringer i solenergi
- Viktige beslutningsvariabler: - Optimal batterikapasitet for å minimere kostnader og maksimere besparelser
- Digital Sikkerhet i forhold kommunikasjon og styring av solcelleanlegg
Læringsutbytte
Etter fullført emne skal studenten inneha følgende:
Kunnskap
- har kunnskap om metoder for løsning av matematiske optimaliseringsproblemer, inkludert brute force og iterative metoder i Python
- har kunnskap om Python-bibliotek for kunstig intelligens og tidsserieanalyse
- kjenne til forskning og utviklingsarbeid innenfor anvendt kunstig intelligens i solkraftbransjen
- har kunnskap økonomiske prinsipper og sentrale finansielle beregningsmetoder (NPV, IRR, LCOE, tilbakebetalingsperiode) for solcelleanlegg
- har kunnskap om nøkkelparametere for optimalisering av PV-systemer
- har kunnskap om digital sikkerhet
- kan oppdatere sin kunnskap og beskrive gjeldende reguleringer og redegjøre for hvordan reguleringer kan påvirke innføring av solenergi
Ferdigheter
- kan anvende faglig kunnskap og relevante resultater fra forskning på optimalisering av reelle PV-systemer og kunne analyser dette til å treffe begrunnede valg
- kan reflektere over egen faglig utøvelse og justere denne under veiledning
- kan utføre tidsserieanalyser og økonomiske beregninger for solenergiprosjekter
- kan finne, vurdere og henvise til informasjon, underbygget av digitale data, til å belyse en problemstilling
- kan identifisere teknikker og uttrykksformer, som f.eks. justering av nøkkelvariabler, for å redusere kostnader og øke lønnsomhet
Generell kompetanse
- kan planlegge og gjennomføre varierte arbeidsoppgaver og prosjekter som strekker seg over tid, i tråd med etiske krav og retningslinjer
- kjenne til nytenkning innenfor kunstig intelligens og optimalisering av solkraft
- kanDigital Solar formidle sentralt fagstoff som teorier, problemstillinger og løsninger både skriftlig, muntlig og gjennom andre relevante uttrykksformer
- kan utveksle synspunkter og erfaringer med andre med bakgrunn innenfor fagområdet og gjennom dette bidra til utvikling av god praksis
Samlinger og undervisning
En dags fysisk oppstartssamling ved campus Porsgrunn fra kl 10-16. Dato vil bli publisert nærmere oppstart.
Ukentlig nettundervisning på fast dag fra kl 12-16. Dag og dato vil bli publisert nærmere oppstart.
Neste mulighet for å ta dette emnet er:
- Vår 2027
- Høst 2027
Emneplan
En emneplan beskriver det faglige innholdet i emnet og hvilket læringsutbytte du skal ha av å ta nettopp dette emnet. Her finner du også pensumlister og annen informasjon om gjennomføringen.
Lenke til sist publiserte emneplan
Opptakskrav
Søkere som ikke har generell studiekompetanse, kan bli vurdert på grunnlag av realkompetanse
Søkere rangeres etter søknadstidspunkt (først-til-mølla-prinsippet), jf. § 8 (a) i USNs opptaksforskrift.
