Задача была автоматизировать прогнозирование электроэнергии и множество других мелких задач выполняемых в ГУП СК "Ставрополькоммунэлектро". Организовать доступ для работников к продукту.
Разработана нейронная сеть прогнозирования временных рядов на python. На ms sql server создал базу данных для хранения исторических данных для прогнозирования. написаны парсеры для загрузки погоды. разработаны модули на C# для работы с российской криптографией, с помощью которых организован обмен информацией с Администратором торговой системы оптового рынка электроэнергии России. И для использования всего выше описанного разработан Web интерфейс(django) и развернут в локальной сети предприятия
В результате получилось добиться более точного прогнозирования MAPE 4% сравнению с используемым раньше ручным прогнозированием MAPE 12%, так же существенно сокращено время выделяемое для прогнозировании и самое главное увеличена прибыль предприятия. Благодаря добавленным различным модулям в WEB интерфейс автоматизированы различные задачи для сотрудников что повышает KPI коллектива. Данный продукт используется более 1 года, и постоянно совершенствуется.
Пожаловаться
