Предсказание часов пиковой нагрузки в регионах РФ

Проблема: Оптовый поставщик электроэнергии столкнулся со сложностями в предсказании часов пиковой нагрузки, понимание которых критически важно для оптимизации затрат и обеспечения стабильной работы как поставщиков, так и потребителей. На оптовом рынке, где действует свободное ценообразование, цена на электроэнергию напрямую зависит от спроса и предложения, особенно в периоды пиковой нагрузки. 

Решение: Для определения вероятности часа стать пиковым была разработана предикативная модель с долгим горизонтом, предсказывающая потребление электроэнергии на каждый час следующего месяца. Модель имеет гибридную архитектуру, сочетающую трансформер с механизмов внимания для анализа краткосрочных паттернов и 1D свертку для анализа долгосрочных. Надстройка над прогнозом модели определяет вероятность каждого часа стать пиковым.
Результат: Модель обеспечила точность прогнозирования потребления электроэнергии в каждом из пяти регионов на уровне <3%. Точность предсказания пикового часа достигла 50%, что является очень хорошим результатом. Полученный эффект позволил заказчику и его клиентам оптимизировать свои затраты.