Владельцы небольших домашних солнечных электростанций в России не стали массово подключаться к общей электросети, чтобы продавать излишки энергии. За год «Россети» получили 118 заявок на подключение 1,2 МВт, хотя ежегодно в стране устанавливают по 30 МВт солнечных панелей.
Большинство статей на Хабре на тему ML прогноза - про применяемые алгоритмы, подходы, инструментарий, но без фокуса на практическое решение задач.
Мы решили поделиться своим опытом и результатами применения машинного обучения для прикладной задачи крупных промышленных предприятий, которые последние 15-20 лет прогнозируют электропотребление «ручным» способом.
На Хабре есть близкая к этой теме публикация-перевод, но она как раз технически-обучающая и без результатов практического применения.
Энергоёмкие промышленные компании являются крупными потребителями электроэнергии и обязаны каждый день подавать заявки с информацией, сколько они планируют закупить электроэнергии в ближайшие сутки в разбивке по часам. Отклонения фактического потребления от прогнозной заявки и в большую, и в меньшую сторону оплачиваются по отдельной ставке. Чем точнее их прогноз, тем меньше оплата.
Очевидный прямой эффект от повышения точности почасового прогнозирования дал старт нашей исследовательской работе. Всё просто: повышаем точность прогноза на n% → заказчик получает меньший счёт от сбытовой компании или рынка → мы «в одну строчку» защищаем бюджет на такие системы.
Однако, на то это и эксперимент, чтобы получить реальный, а не теоретический ответ на вопросы: где можно повысить точность и сложно ли это сделать? 1-2-3% - это сколько в рублях?
