p61402 / DSAI_HW1_Time_Series_Forecasting

Data Science and Artificial Intelligence Practice Homework

資料科學與人工智慧競技作業-預測台電尖峰負載

問題說明

利用 2017/1/1 ~ 2019/2/28 的台電歷史資料，預測未來七天 (2019/4/2~2019/4/8) 的「電力尖峰負載(MW)」。

使用資料

台灣電力公司_過去電力供需資訊：HW1/data/elec_merge.csv

政府行政機關辦公日曆表：HW1/data/calendar.csv

訓練資料與測試資料

使用 2017~2018 年的資料進行訓練，並以 2019 年 1 月及 2 月的資料進行測試。

分析假日與非假日的電力負載

觀察到假日的尖峰負載明顯低於非假日。

嘗試方法

• LSTM with Univariate Input and Vector Output
• Encoder-Decoder LSTM with Univariate Input
• Encoder-Decoder LSTM with Multivariate Input

最終使用的模型為 Encoder-Decoder LSTM with Multivariate Input。

測試資料結果

整體 RMSE 為 845.346。

最終預測結果

RMSE 1820.940367

連結

Jupyter nbviewer 連結