Máster en Energía Inteligente: IA Aplicada al Sector Energético + 60 Créditos ECTS

Master

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Descripción

  • Tipología

    Master

  • Metodología

    Online

  • Horas lectivas

    1500h

  • Inicio

    Fechas a elegir

El sector energético afronta una transformación estructural impulsada por la digitalización, la inteligencia artificial y la transición hacia modelos descarbonizados y sostenibles. El Máster en Energía Inteligente: IA Aplicada al Sector Energético nace para dar respuesta a esta nueva realidad, formando profesionales capaces de integrar tecnologías avanzadas en redes eléctricas, almacenamiento, mercados y sistemas de gestión energética. A lo largo del programa adquirirás una visión técnica y estratégica que te permitirá optimizar infraestructuras, mejorar la eficiencia, reducir costes y liderar proyectos de innovación en un entorno internacional competitivo y en constante evolución tecnológica.

Información importante

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Para realizar esta formación debes tener uno de estos niveles de estudios: Educación primaria, Graduado escolar / ESO, Bachillerato, CFGM, FP1, CFGS, FP2, Grado, Licenciatura, Diplomatura, Máster, Posgrado, Doctorado

Instalaciones y fechas

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Fechas a elegirMatrícula abierta

A tener en cuenta

-Comprender la arquitectura del sistema energético global y su digitalización.

-Aplicar inteligencia artificial en redes eléctricas y sistemas de gestión energética.

-Diseñar estrategias de almacenamiento y flexibilidad en entornos con energías renovables.

-Analizar mercados energéticos y modelos de negocio basados en datos.

-Evaluar escenarios futuros del sistema energético desde una perspectiva global.

El Máster en Energía Inteligente: IA Aplicada al Sector Energético está dirigido a profesionales del ámbito energético, ingeniería, tecnología y gestión que desean especializarse en digitalización e inteligencia artificial aplicada a la energía. Si buscas actualizar tu perfil y posicionarte en un sector estratégico y en expansión, este máster es para ti.

Titulación Propia Universitaria de Máster de Formación Permanente en Energía Inteligente: IA Aplicada al Sector Energético expedida por la Universidad Antonio de Nebrija con 60 Créditos Universitarios ECTS. Enseñanzas no conducentes a la obtención de una titulación de carácter oficial.

El Máster en Energía Inteligente: IA Aplicada al Sector Energético te prepara para diseñar y optimizar sistemas energéticos inteligentes mediante inteligencia artificial y análisis de datos. Aprenderás a integrar renovables, almacenamiento y automatización en redes eléctricas modernas, mejorando la eficiencia y sostenibilidad. Además, desarrollarás una visión estratégica para liderar proyectos de transformación energética.

El Máster en Energía Inteligente: IA Aplicada al Sector Energético impulsa tu carrera en áreas como las redes inteligentes, análisis energético, consultoría en digitalización, responsable de proyectos de almacenamiento o de integración renovable. Con este máster podrás acceder a posiciones técnicas y estratégicas en empresas energéticas, tecnológicas y de innovación.

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Opiniones

Materias

  • Potencia
  • Parques
  • Recursos energéticos
  • Bajo eléctrico
  • Mantenimiento
  • Sector energético
  • Eficiencia energética
  • Eólico

Temario

Módulo 1. IoT (Internet de las Cosas) y sistemas ciberfísicos en la industria 4.0

  • Unidad didáctica 1. Internet de las cosas

  • Unidad didáctica 2. Sistemas ciberfísicos

  • Unidad didáctica 3. Conceptos y equipos utilizados en automatización industrial

  • Unidad didáctica 4. Industria 4.0

  • Unidad didáctica 5. Vigilancia tecnológica

  • Unidad didáctica 6. Estudio de la tendencia tecnológica

Módulo 2. Sistemas eléctricos de potencia y operación del sector

  • Unidad didáctica 1. Fundamentos físicos de los sistemas de potencia

  • Unidad didáctica 2. Arquitectura y componentes de la red eléctrica

  • Unidad didáctica 3. Operación técnica y control del sistema

  • Unidad didáctica 4. Integración de energías renovables en la red

  • Unidad didáctica 5. Estructura y funcionamiento de los mercados eléctricos

  • Unidad didáctica 6. Caracterización y gestión de la demanda

  • Unidad didáctica 7. Recursos energéticos distribuidos (DER) y flexibilidad

  • Unidad didáctica 8. Tecnologías avanzadas de almacenamiento para sistemas de potencia

  • Unidad didáctica 9. Movilidad eléctrica e infraestructura de carga

  • Unidad didáctica 10. Calidad de suministro y marco regulatorio

Módulo 3. IA en energías renovables y predicción climática

  • Unidad didáctica 1. Predicción de recurso y generación solar fotovoltaica

  • Unidad didáctica 2. Forecasting eólico y optimización de parques

  • Unidad didáctica 3. IA aplicada al hidrógeno verde y vectores energéticos

  • Unidad didáctica 4. Predicción hidroeléctrica y gestión de cuencas

  • Unidad didáctica 5. Integración de datos satelitales y modelos NWP

  • Unidad didáctica 6. Gestión de la incertidumbre y predicción probabilística

  • Unidad didáctica 7. Optimización del mix energético y VPP

  • Unidad didáctica 8. Resiliencia climática y adaptación de activos

Módulo 4. Smart grids y gestión inteligente de redes

  • Unidad didáctica 1. Digitalización de la red y sistemas ADMS

  • Unidad didáctica 2. Monitorización avanzada y estimación de estado

  • Unidad didáctica 3. Gestión de recursos energéticos distribuidos

  • Unidad didáctica 4. IA para la autocuración de red

  • Unidad didáctica 5. Detección de fraude y pérdidas no técnicas

  • Unidad didáctica 6. Integración inteligente del vehículo eléctrico

  • Unidad didáctica 7. Control y optimización de microrredes

  • Unidad didáctica 8. Flexibilidad de red y mercados locales

  • Unidad didáctica 9. Gemelos digitales de red y redes neuronales de grafos

  • Unidad didáctica 10. Ciberseguridad activa en infraestructuras de red

Módulo 5. Gestión de la demanda, edificios y almacenamiento

  • Unidad didáctica 1. Fundamentos de la respuesta a la demanda (DR)

  • Unidad didáctica 2. Inteligencia artificial en smart buildings

  • Unidad didáctica 3. Control predictivo basado en modelos (MPC) para climatización

  • Unidad didáctica 4. Desagregación de consumo no invasiva (NILM)

  • Unidad didáctica 5. Gestión inteligente de baterías (BESS) tras el contador

  • Unidad didáctica 6. Integración del vehículo eléctrico en el edificio

  • Unidad didáctica 7. Comunidades energéticas y mercados P2P

  • Unidad didáctica 8. Eficiencia energética industrial 4.0

  • Unidad didáctica 9. Psicología del consumidor y nudging digital

Módulo 6. Mantenimiento predictivo y operación de activos (O&M)

  • Unidad didáctica 1. Estrategias de mantenimiento y gestión de activos

  • Unidad didáctica 2. Visión por computador para inspección técnica

  • Unidad didáctica 3. Análisis de vibraciones y procesamiento de señales

  • Unidad didáctica 4. Diagnóstico de transformadores y aparamenta eléctrica

  • Unidad didáctica 5. Predicción de vida útil remanente

  • Unidad didáctica 6. Optimización de la operación y paradas técnicas

  • Unidad didáctica 7. Gestión de repuestos y logística inteligente

  • Unidad didáctica 8. Seguridad industrial y asistencia al operador

Módulo 7. Mercados eléctricos, trading y regulación

  • Unidad didáctica 1. Arquitectura de mercados eléctricos internacionales

  • Unidad didáctica 2. Predicción de precios de la electricity con IA

  • Unidad didáctica 3. Trading algorítmico y estrategias de puja

  • Unidad didáctica 4. Gestión de riesgos y análisis financiero en energía

  • Unidad didáctica 5. Mercados de carbono y sostenibilidad

  • Unidad didáctica 6. Nuevos mercados de flexibilidad y servicios auxiliares

  • Unidad didáctica 7. Blockchain y smart contracts en el sector energético

  • Unidad didáctica 8. Regulación, ética y gobernanza de algoritmos

Módulo 8. Estrategia, ética y IA generativa en el sector energético

  • Unidad didáctica 1. XAI en infraestructuras críticas

  • Unidad didáctica 2. IA generativa y LLMs en el sector energético

  • Unidad didáctica 3. Ética, sesgos y justicia energética

  • Unidad didáctica 4. Estrategia de transformación y cálculo del ROI

  • Unidad didáctica 5. Soberanía del dato y ciber-resiliencia geopolítica

  • Unidad didáctica 6. Gestión del cambio y nuevas competencias

  • Unidad didáctica 7. Tendencias emergentes: computación cuántica y fusión

  • Unidad didáctica 8. Visión de la red autónoma

Módulo 9. Proyecto fin de máster

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