SEED江苏大数据大赛-新能源赛道

SEED江苏大数据大赛-新能源赛道参赛心得

赛题介绍

• 本赛题要求参赛者利用机器学习、深度学习、时间序列等相关技术，建立预测模型来预测未来一段时间内的需求电量，帮助场站管理者做出明智的决策，优化充电场站的运营和效益，促进电动汽车行业的可持续发展，推动智慧能源解决方案的创新应用。
• 赛题提供了充电场站的历史用电量数据和与之相关的其他辅助信息，包括日期、时间、温度、湿度、风速、节假日等。
• 参赛者需要基于这些数据，预测未来一周逐天的需求电量，即每天的总用电量。
• 评价指标为均方根误差（RMSE），即预测值与真实值之差的平方和的平均值的平方根。

数据分析

• 对数据进行了基本的探索性分析，观察了数据的分布、缺失值、异常值、相关性等。
• 发现了数据中存在的一些规律和特点，例如：
  • 用电量与日期和时间有明显的周期性变化，周末和节假日的用电量通常低于工作日，早晚高峰期的用电量高于其他时间段。
  • 用电量与温度、湿度、风速等气象因素也有一定的关联，温度越高，用电量越高，湿度越低，用电量越高，风速越大，用电量越低。
  • 数据中存在一些缺失值和异常值，需要进行合理的处理，例如插值、剔除、平滑等。

模型构建

• 选择了LSTM（长短期记忆网络）作为主要的预测模型，LSTM是一种常用的循环神经网络（RNN），能够有效地处理时间序列数据，捕捉数据中的长期依赖关系。
• 对数据进行了预处理，包括归一化、划分训练集和测试集、构造滑动窗口等。
• 设计了LSTM的网络结构，包括输入层、隐藏层、输出层等，调整了网络的参数，如学习率、批大小、迭代次数、隐藏单元数等。
• 训练了LSTM模型，并用测试集评估了模型的性能，得到了RMSE的结果。

结果展示

• 用LSTM模型对未来一周的需求电量进行了预测，并将预测结果与真实结果进行了对比，绘制了折线图，展示了模型的预测效果。
• 分析了模型的优缺点，例如：
  • 优点：模型能够较好地拟合数据的变化趋势，捕捉到数据中的周期性和季节性特征，预测结果与真实结果的误差较小。
  • 缺点：模型在一些极值点和突变点的预测上有一定的偏差，可能受到数据中的噪声和异常值的影响，需要进一步优化模型的鲁棒性和泛化能力。

总结与展望

• 本文介绍了参加SEED江苏大数据大赛-新能源赛道的过程和心得，分享了数据分析、模型构建、结果展示等方面的方法和技巧，希望对有兴趣的读者有所帮助和启发。
• 本文的工作还有很多可以改进和拓展的地方，例如：
  • 可以尝试其他的预测模型，如ARIMA、Prophet、XGBoost等，或者采用模型融合的策略，提高模型的性能和稳定性。
  • 可以引入更多的特征和数据源，如充电场站的位置、容量、设备类型等，或者利用外部的数据，如交通流量、社会经济指标等，增强模型的表达能力和解释性。
  • 可以探索更多的预测任务，如预测未来一天逐小时的需求电量，或者预测不同充电场站的需求电量，或者预测不同类型的充电设备的需求电量等，满足不同层次的管理需求。