태양광 발전량 예측 AI 경진대회

알고리즘 | 정형 | 회귀 | 에너지ㅣPinball Loss

  • moneyIcon Prize : 600만원
  • 2,376명 마감

Description

train.csv : 훈련용 데이터 (1개 파일)

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


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)


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


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