태양광 발전량 예측 AI 경진대회

• 태양광 발전량 / 시계열 / Poinball Loss

• 2020.12.09 ~ 2021.01.26

• DATA

  1. train.csv : 훈련용 데이터 (1개 파일)

  • 3년(Day 0~ Day1094) 동안의 기상 데이터, 발전량(TARGET) 데이터

  2. test.csv : 정답용 데이터 (81개 파일)

  • 2년 동안의 기상 데이터, 발전량(TARGET) 데이터 제공
  • 각 파일(*.csv)은 7일(Day 0~ Day6) 동안의 기상 데이터, 발전량(TARGET) 데이터로 구성
  • 파일명 예시: 0.csv, 1.csv, 2.csv, …, 79.csv, 80.csv (순서는 랜덤이므로, 시계열 순서와 무관)
  • 각 파일의 7일(Day 0~ Day6) 동안의 데이터 전체 혹은 일부를 인풋으로 사용하여,
  • 향후 2일(Day7 ~ Day8) 동안의 30분 간격의 발전량(TARGET)을 예측 (1일당 48개씩 총 96개 타임스텝에 대한 예측)

  3. sample_submission.csv : 정답제출 파일

  • test 폴더의 각 파일에 대하여, 시간대별 발전량을 9개의 Quantile(0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9)에 맞춰 예측
  • “파일명_날짜_시간” 형식(예시: 0.csv_Day7_0h00m ⇒ 0.csv 파일의 7일차 0시00분 예측 값)에 유의

• Model

  • 시계열데이터 split 함수 전처리
  • Standardscaler
  • LSTM / LGBM
  • Pinball Loss : Quantile(0.1 ~ 0.9)로 예측