永續能源
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這是一月迷你學期裡的三週密集課程，
使用統計分析常用的 R 語言作為工具，
處理時間、空間、時間-空間等的數據資料。
內容提及不少統計學理論，
又有大量的練習題，艱難但非常有成就感。
舉一些例子來解釋課程裡我們做了什麼：
1. Maximum Likelihood Estimatio
5/5丹麥留學
在各式各樣的商品市場中，
能源市場有很多獨有的特徵，
尤其是電力市場的運作，
讓我感覺特別有趣。
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1. 電力作為能量傳遞的媒介，無法做出差異化、也沒有品質標準。南美洲的一度電與中亞的一度電，本質完全相同，也沒有純度問題。
2. 電力是即時性的商品，供給與需求需要瞬時滿足，無法延遲，否
5/5丹麥留學
在開發一個新的晶片散熱系統時，
工程師們常會利用模擬軟體建構數位模型。
讓電腦幫忙預測系統設計有沒有瑕疵、
是不是符合經濟效益；
他們也會為一個正在運轉的電廠渦輪機建構模型，
將測量到的溫度、壓力數據套入模型中，
逐步調整模型參數，讓模型更接近真實。
透過這些虛擬化的模型，
我們動動
5/5丹麥留學
Technical University of Denmark (丹麥工業大學)，是丹麥頂尖工程人才的最高學府。以純工程學院編制，長年徘徊在世界百大大學之列，並優質的教學質量與產學關係著稱，師生比約為 1:4 (台大約為 1:15)。若以領域分類、又以電機、機械、環境、人工智慧、再生能源、醫藥工程、
這堂課與地球科學、天體物理的訊號分析有關，
主講人是丹麥國家太空中心的地磁學家。
乍看很生硬，有大量的矩陣、統計、線性代數推導，
目的很單純，想利用各種手法，
對複雜的觀測資料進行降噪、找出合適的回歸模型。
而這種從數據 (Data) 回推模型 (Model) 的問題，
就稱為 Inve
150人的大型講座、也是學程必修，
每週邀請業界專家或國外學者負笈授課，
主題橫跨工業節能、氫能、儲能、核能、風能、生質能。
惶惶十二週，每週都須提出五頁的分組報告。
目的是要研究一個產業瓶頸，提出解決方案，
例如船舶式核反應爐如何上岸併網提供穩定能源、
熔鹽儲能技術要如何平衡電網頻率、
