- 기상, 환경 데이터를 활용한 하루 전 풍력 발전량 예측
- 일정
- 공모전 총 기간: 2024.09.02(월) ~ 2024.12.06(금)
| 날짜 | 내용 |
|---|---|
| 24/09/19 | 데이터 공개 |
| 24/09/20 | 예선 수행 시작 |
| 24/11/02 | 본선 오프라인 심사 |
-
제공데이터:
- 풍력 발전소 및 터빈의 상세 정보 (발전용량, 위/경도, 터빈 모델 등)
- 분석용 데이터: 풍력 터빈 SCADA 데이터 (터빈별 발전량, 풍속, 풍향, 출력제어량 등)
-
외부 데이터 :
- 공공데이터 등 누구나 확보 가능한 데이터 (출처 명시)
- NMAE (Normalized Mean Absolute Error):
- 값이 작을수록 잘 예측한 것
import numpy as np
def NMAE(true, pred):
mae = np.mean(np.abs(true - pred))
score = mae / np.mean(np.abs(true))
return score- 최소 평가지표(기준 미충족 시 점수를 부여하지 아니함):
풍력발전단지 별 NMAE 25% 이내
- 1순위: NMAE 10% 이하 달성
- 2순위: 예측정산금액
| 구분 | 최대점수 | 평가방법 |
|---|---|---|
| NMAE | 70 | 아래 표 참고 |
| 정산금 | 20 | 아래 표 참고 |
| 분석방법 | 10 | 코드 실행 여부 및 정성평가 |
| 총합 | 100 |
| 구분 | 점수 | 점수 |
|---|---|---|
| NMAE[%] | 영광풍력 | 경주풍력 |
| 8이하 | 35 | 35 |
| 8초과 10이하 | 25 | 25 |
| 10초과 11이하 | 20 | 20 |
| 11초과 12이하 | 15 | 15 |
| 12초과 15이하 | 10 | 10 |
| 15초과 25이하 | 5 | 5 |
| 25초과* | 0 | 0 |
*두 개 모두 25초과인 경우 실격