Конкурс глобального энергетического прогнозирования - Global Energy Forecasting Competition - Wikipedia

В Конкурс глобального энергетического прогнозирования (GEFCom) - это конкурс, проводимый командой под руководством доктора Тао Хун, которая приглашает участников со всего мира для прогнозирования спроса на энергию.[1] GEFCom впервые был проведен в 2012 г. Kaggle,[2] а второй GEFCom был проведен в 2014 году на CrowdANALYTIX.[3][1]

GEFCom 2017

Рабочая группа IEEE по прогнозированию энергетики открыла конкурс Global Energy Forecasting Competition 2017 (GEFCom2017) под названием: Иерархическое вероятностное прогнозирование нагрузки.

GEFCom2017 объединил самые современные методы и методологии иерархического вероятностного прогнозирования энергии. Соревнование проходило в двухуровневом формате: трехмесячный отборочный матч, включающий две трассы, и одномесячный финальный матч по крупномасштабной задаче. Всего в конкурсе приняли участие 177 академических и корпоративных команд.

Победители квалификационного матча определены:

  • Ян Долинский, Мария Старовска и Роберт Тот (Tangent Works, Словакия)
  • Эндрю Дж. Ландграф (Баттель, США)
  • Славек Смил (Uber Technologies, США) и Грейс Хуа (Microsoft, США)
  • Габор Надь и Герго Барта (Будапештский технологический и экономический университет, Венгрия), Габор Симон (dmlab, Венгрия)

Победители квалификационного матча на открытой трассе:

  • Герт Схолма (Нидерланды)
  • Флориан Зиль (Университет Дуйсбург-Эссен, Германия)
  • Цзинжуй Се (SAS Institute, Inc., США)

Победители финального матча:

  • Исао Канда и Хуан Кинтана (Японская метеорологическая корпорация, Япония)
  • Ян Долинский, Мария Старовска и Роберт Тот (Tangent Works, Словакия)
  • Габор Надь и Герго Барта (Будапештский технологический и экономический университет, Венгрия), Габор Симон (dmlab, Венгрия)

Старые соревнования

GEFCom 2014

GEFCom2014 был объявлен д-ром Тао Хун в статье для Оракул, публикация Международный институт прогнозистов.[4] Соревнование должно было начаться 15 августа 2014 г. и закончиться 15 декабря 2014 г. Помимо индивидуальных призов, GEFCom2014 также включал призы институтов для институтов с несколькими хорошо работающими командами.[5] Лучшим исполнителям конкурса было предложено подать доклады в специальный выпуск конкурса. Международный журнал прогнозирования на вероятностное прогнозирование энергии.[6] Согласно веб-сайту, у GEFCom2014 были дополнительные треки в 2014 году: помимо иерархического прогнозирования нагрузки и прогнозирования ветровой энергии, был трек прогнозирования цен и прогнозирование солнечной энергии отслеживать.[1][7] В IEEE Power & Energy Society выступил спонсором конкурса.[8]

GEFCom 2012

GEFCom 2012 был организован группой в составе д-ра Тао Хун (председатель), д-ра Шу Фан (заместитель председателя по прогнозированию нагрузки) и д-ра Пьера Пинсона (заместитель председателя по прогнозированию ветра).[2] Спонсоры включали Рабочую группу IEEE по прогнозированию энергетики, Комитет по планированию и внедрению энергетических систем IEEE, Комитет IEEE по энергетике и образованию, IEEE Power and Energy Society, IEEE Transactions on Smart Grid, Международный журнал прогнозирования, WeatherBank Inc и Kaggle.[2] Конкурс проходил Kaggle, сервис, который проводит соревнования по науке о данных. Он включал две дорожки: иерархическую дорожку прогнозирования нагрузки и дорожку. прогнозирование энергии ветра отслеживать; Оба открылись для участников в сентябре 2012 года.[9][10] Более 200 команд представили более 2000 записей, посвященных иерархическому прогнозированию нагрузки и прогнозированию ветровой энергии. Победителей объявило IEEE Power & Energy Society (один из спонсоров конкурса) 30 сентября 2013 года.[11][12]

Организаторы конкурса рассказали о результатах в статье в номере журнала за апрель – июнь 2014 г. Международный журнал прогнозирования.[13] В номере также были опубликованы статьи лучших участников конкурса с описанием их методов.[7]

По словам председателя конкурса доктора Тао Хун, GEFCom2012 преследовал пять основных целей:[4]

  1. Улучшение практики прогнозирования в коммунальном хозяйстве
  2. Объедините передовые методы для прогнозирование энергии
  3. Устранение разрыва между академическими исследованиями и производственной практикой
  4. Содействовать аналитике в сфере энергетики и образования
  5. Подготовьте отрасль к преодолению проблем прогнозирования, связанных с технологиями интеллектуальных сетей и потребностями интеграции возобновляемых источников энергии.

внешняя ссылка

Рекомендации

  1. ^ а б c "Конкурс по прогнозированию глобальной энергетики 2014". Получено 19 июня, 2014.
  2. ^ а б c "Конкурс по прогнозированию глобальной энергетики 2012". Получено 19 июня, 2014.
  3. ^ CrowdANALYTIX
  4. ^ а б "Конкурс прогнозов глобальной энергетики". Оракул. Март 2014 г.. Получено 19 июня, 2014.
  5. ^ Хун, Тао (14 февраля 2014 г.). «Объявление премии Института за конкурс прогнозирования глобальной энергии 2014 г.». Получено 19 июня, 2014.
  6. ^ Хун, Тао (13 октября 2013 г.). "Призыв статей: вероятностное прогнозирование энергетики, Международный журнал прогнозирования". Получено 19 июня, 2014.
  7. ^ а б Гайндман, Роб Дж. (19 февраля 2014 г.). «Конкурсы глобального энергетического прогнозирования». Hyndsight. Получено 19 июня, 2014.
  8. ^ «Энергетическое прогнозирование». IEEE Power & Energy Society. Получено 19 июня, 2014.
  9. ^ «Конкурс Global Energy Forecasting 2012 - прогнозирование нагрузки». Kaggle. 1 сентября 2012 г.. Получено 19 июня, 2014.
  10. ^ «Конкурс глобального энергетического прогнозирования 2012 - прогнозирование ветра». Kaggle. 6 сентября 2012 г.. Получено 19 июня, 2014.
  11. ^ «IEEE PES объявляет восемь команд-победителей конкурса Global Energy Forecasting 2012». IEEE Power & Energy Society. 30 сентября 2013 г.. Получено 19 июня, 2014.
  12. ^ «IEEE Power & Energy Society объявляет восемь команд-победителей конкурса Global Energy Forecasting 2012». Yahoo! Финансы. 8 октября 2013 г.. Получено 19 июня, 2014.
  13. ^ Хун, Дао; Пинсон, Пьер; Фань, Шу (апрель – июнь 2014 г.). «Конкурс прогнозов глобальной энергетики 2012». Международный журнал прогнозирования. 30 (2): 357–363. Дои:10.1016 / j.ijforecast.2013.07.001.