Eesti Energia käivitas andmeteadlaste seas rahvusvahelise konkursi, et leida elektri väiketootjate tarbimise ja tootmise täpsem prognoosimise mudel. Masinõppel põhineva lahenduse eesmärk on vähendada klientide jaoks kulusid ja soodustada roheenergiatootmist.

Elektrimüüjatel tuleb iga päev prognoosida ja osta järgmiseks päevaks elektribörsilt tunnipõhise täpsusega elektrienergiat oma klientide tarbimise ja tootmise katmiseks. Kui klientide jaoks pole ostetud piisavalt elektrit, tuleb elektrimüüjal seda bilansiturult börsihinnast kallimalt juurde osta. Kui elektrit jääb üle, tuleb see börsihinnast oluliselt madalama hinnaga bilansienergiaturul maha müüa. Prognoosi ja tegelikkuse erinevuse suurusest tekibki ebabilanss ja bilansienergia kulu. Konkurss viiakse läbi rahvusvahelises andmeteadlaste ja masinõppe spetsialistide kommuunis Kaggle.

Eesti Energia äri- ja infotehnoloogia juhi Ilmar Kääri sõnul aitaks täpsem prognoosimise mudel lahendada elektritootmisel ja tarbimisel tekkivat ebabilansi probleemi ja vähendada sellest tekkivaid kulusid.

„Ainuüksi Elektrilevi võrgus on elektritootjaid kokku üle 20 000, millest suurema osa moodustavad päikesepargid. Kuna mikro- ja väiketootjate puhul tuleb ennustada samaaegselt nii kliendi tarbimist kui ka tootmist, on prognoosimine keerukam. Samal ajal on selle täpsus kordades olulisem kui varem: väike eksimus prognoosimises tähendab elektrimüüjale väga suuri kulusid, kuna tootjaid on tänaseks juba väga palju,“ selgitas Käär.

Energia ebabilansi ja sellest tulenevate kasvavate kulude lahendamisest võidaksid ka kliendid. „Prognoosimise veaprotsent hinnastatakse bilansienergiakuluna klientide marginaali sisse,“ selgitas probleemi olemust Käär.

Lisaks võib liigne ebabilanss kaasa tuua suuremad tegevuskulud, potentsiaalse võrgu ebastabiilsuse ja energiaressursside ebatõhusa kasutamise. „Seetõttu olemegi kaasamas võimekaid andmeteadlasi üle maailma,“ lisas Käär, kelle sõnul võiks probleemi tulemuslik lahendamine muuta ka mikro- ja väiketootjate võrguliitumised tõhusamaks.

Rahvusvahelisel võistlusel saab osaleda kuni viieliikmelistes tiimides ning registreerimine on avatud 24. jaanuarini. Prognoosimise mudeleid on võimalik esitada kuni 31. jaanuarini. Andmeteadlaste esitatud mudeleid hinnatakse prognoositud tulu ja vaadeldava eesmärgi vahelise keskmise absoluutvea ehk MAE alusel.

Tööde esitamisele järgneb kahekuuline analüüsimise ja hindamise periood ning võistluse parimad lahendused kuulutatakse välja aprilli lõpus. Kuus parimat lahendust saavad ka rahalise auhinna, esimene koht seejuures 15 000 dollarit.

Kaggle on suurim rahvusvaheline tehisintellektile ning masinõppele keskendunud kommuun ning ühtlasi ka rahvusvaheliste masinõppe ja tehisintellektiga seotud võistluste korraldaja. Suurematel võistlustel on väljas rahalised auhinnad, mis toob kaasa tiheda konkurentsi üle kogu maailma.

Eesti Energia on rahvusvaheline energiaettevõte, mille koduturgudeks on Baltimaad, Soome ja Poola. Kontsern tegeleb nii energiatootmise kui müügiga ning klientidele kasulike ja mugavate energialahenduste pakkumisega. Kontserni eesmärk on saavutada süsinikuneutraalsus elektritootmises aastaks 2035 ning kogu kontserni tootmises aastas 2045.