¿Pueden los algoritmos de aprendizaje automático descubrir patrones ocultos en una red eléctrica compleja para obtener predicciones fiables?

Las predicciones de series de tiempo entre los patrones de consumo cambiantes, las restricciones de la red y las condiciones climáticas que cambian abruptamente pueden ser complicadas. ¡Nos complace compartir nuestra experiencia con una variedad de algoritmos ML para ayudarnos a optimizar el consumo de electricidad y reducir nuestra huella de carbono!

Foto por RawFilm en Unsplash

Explicaremos qué problema estábamos tratando de resolver, qué datos usamos, exploramos (EDA) y cómo manejamos los datos faltantes, la colinealidad, los valores atípicos y las transformaciones de características para estar listos para un modelado sólido.

Luego, cubriremos los candidatos al modelo de aprendizaje automático / red neuronal, división específica de capacitación / validación para una serie de tiempo con una tendencia fuerte y comparaciones de resultados entre …


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