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Predição de Energia Solar Ivan Lima - [email protected] Pedro Moura - [email protected] Aprendizado de Máquina I - INF 2979 Ruy Milidiú

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Predição de Energia SolarIvan Lima - [email protected]

Pedro Moura - [email protected]

Aprendizado de Máquina I - INF 2979Ruy Milidiú

Problema● Corresponde à competição AMS 2013-

2014 Solar Energy Prediction Contest: http://www.kaggle.com/c/ams-2014-solar-energy-prediction-contest

● Início: 08/07/13● Término: 15/11/13

Motivação● Fontes de energia renovável, como solar e

eólica, oferecem vantagens sobre aquelas oriundas de combustível fóssil, para a geração de eletricidade.

● Entretanto, variam de acordo com as condições climáticas.

● Uma boa previsão se faz imperiosa para o planejamento das usinas geradoras de eletricidade.

Objetivo

Objetivo● Dadas as informações de entrada, predizer a

quantidade de energia solar que estará disponível em cada uma das 98 estações.

● Para todos os dias dos anos de 2008 a 2012.

Dataset● 5113 exemplos de treinamento

correspondendo aos anos de 1994-2007.

● Entrada:○ Informações geográficas de cada estação;

○ Informações metereológicas dos GEFS diárias com intervalos de 3 horas entre cada medição.

Saída● A quantidade de energia solar disponível nas

estações para cada dia de 2008-2012.

● Estrutura do arquivo a ser submetido:

Métrica de Avaliação● A métrica corresponde ao Erro Médio

Absoluto (Mean Absolute Error - MAE), comum em problemas de regressão:

Baseline

● Primeiramente, visualizou-se utilizar o seguinte:○ Para cada dia a ser predito, tomar a média desse

para os anos presentes nos exemplos.

● A competição também oferece as seguintes estratégias como baseline, com as respectivas pontuações:○ Spline Interpolation - 2610072.35

○ Gaussian Mixture Model - 3700112.38

○ Random Normal - 9101851.22

Placar

● A competição fornece um placar com o ranking das equipes competidoras: