Eesti Energia объявила международный конкурс среди специалистов по обработке данных с целью поиска более точной модели прогнозирования потребления и производства малых производителей электроэнергии. Решение на основе машинного обучения направлено на снижение затрат для клиентов и стимулирование производства зеленой энергии.

Каждый день продавцы электроэнергии должны прогнозировать и покупать электроэнергию на бирже электроэнергии на следующий день с почасовой точностью, чтобы покрыть потребление и производство своих клиентов. Если для клиентов закуплено недостаточно электроэнергии, то продавец электроэнергии должен докупать ее на балансовом рынке по более высокой цене, чем на бирже. Если остается избыток электроэнергии, то ее нужно продать на балансовом рынке электроэнергии по цене значительно ниже биржевой. Из разницы между прогнозом и реальностью как раз и возникает дисбаланс и формируется стоимость балансовой энергии. Конкурс проводится в Kaggle –международном сообществе специалистов по обработке данных и машинному обучению.

По мнению руководителя отдела коммерческих и информационных технологий Eesti Energia Ильмара Кяэра, более точная модель прогнозирования поможет решить проблему дисбаланса в производстве и потреблении электроэнергии и снизить связанные с этим затраты.

«Только в сети Elektrilevi более 20 000 производителей электроэнергии, большинство из которых составляют солнечные парки. Для микро- и мелких производителей прогнозирование одновременно как потребления, так и производства клиента является более сложной задачей. При этом его точность во много раз важнее, чем раньше: небольшая ошибка в прогнозировании означает очень высокие расходы для продавца электроэнергии, так как производителей уже очень много», – пояснил Кяэр.

Клиенты также выиграли бы от решения проблемы дисбаланса энергии и связанного с этим роста расходов. «Процент ошибки прогнозирования закладывается в маржу клиента в виде балансовой стоимости энергии», – пояснил Кяэр.

Кроме того, чрезмерный дисбаланс может привести к увеличению эксплуатационных расходов, потенциальной нестабильности сети и неэффективному использованию энергетических ресурсов. «Именно поэтому мы привлекаем талантливых специалистов по обработке данных со всего мира», – добавил Кяэр, по словам которого успешное решение проблемы могло бы также сделать сетевые подключения микро- и мелких производителей более эффективными.

В международном соревновании могут участвовать команды до пяти человек, регистрация открыта до 24 января. Модели прогнозирования можно подавать до 31 января. Модели, представленные специалистами по обработке данных, будут оцениваться на основе средней абсолютной ошибки (MAE) между прогнозируемым доходом и целевым показателем.

После этого в течение двух месяцев будет проводиться анализ и оценка представленных работ, а лучшие решения конкурса объявят в конце апреля. Шесть лучших решений также получат денежный приз, за первое место предусмотрена сумма в размере 15 000 долларов США.

Kaggle – крупнейшее международное сообщество, занимающееся искусственным интеллектом и машинным обучением, а также организатор международных конкурсов по машинному обучению и искусственному интеллекту. В более крупных конкурсах разыгрываются денежные призы, что приводит к острой конкуренции со всего мира.

Eesti Energia – международная энергетическая компания, домашними рынками которой являются страны Балтии, Финляндия и Польша. Концерн занимается как производством, так и продажей энергии, а также предлагает клиентам полезные и удобные энергетические решения. Цель концерна – достичь углеродной-нейтрального производства электроэнергии к 2035 году, а к 2045 году – производства во всем концерне.