• 본 대회는 한국전자기술연구원, 한국생산기술연구원이 주최/주관하고, 삼성SDS(주), 한국서부발전(주), (주)아미텍이 후원하는 대회입니다.
• KETI의 연구개발 및 한국서부발전(주)의 신재생 에너지 발전 실증 데이터에 기반한 인공지능 경진대회 운영을 통해 지속 가능한 인공지능 에너지 활용 모델 및 실용 아이디어를 도출하고자 하는 대회였습니다.
• 대회는 Track 1과 Track 2로 나누어져 있었고, 저희 팀은 Track 1만 참가하였습니다.(팀명 : AIVLE)

• 본 대회는 리더보드를 통하여 정량평가로 진행되었습니다.
• 재생에너지 발전량을 예측하는 문제입니다.
• 전력 거래소는 재생에너지 확대에 따른 출력 변동성 대응을 위해 재생에너지 발전량 예측제도를 도입하였습니다.
• 재생에너지 발전량 예측제도란, 재생에너지 발전량을 하루 전에 미리 예측하여 제출하고, 당일날 일정 오차율 이내로 이행할 경우 정산금을 지급하는 제도입니다.
• 재생에너지 발전량 예측제도로 인해, 발전 사업자들의 정확한 재생 에너지 예측 기술에 대한 필요성이 증가하게 되었으며, 이를 잘 예측하는 모델을 개발해야합니다.
• 매일 17시 이전에 생성된 예보/실제 관측 데이터를 이용하여 익일 발전량을 예측하는 것이 과제의 실제 목표입니다.(실제로 익일 예측은 매일 17시까지 수행해야하므로, 17시 데이터는 사용 불가)

• 삼성 SDS의 Brightics Studio 플랫폼 사용이 대회의 원칙

• 2등, 한국서부발전(주)사장상

한국 서부 발전 : https://blog.naver.com/iamkowepo/222879308481
매일 경제 : https://n.news.naver.com/mnews/article/009/0005018070?sid=105

1. 각각의 모델에 대한 설명은 각각의 모델에 해당하는 폴더의 readme를 참고해주세요!
   
2. 각각의 모델에 해당하는 폴더는 Data Preprocessing for solar, Solar Power Prediction, Wind Power Prediction입니다!
3. 크롤링에 대한 내용 또한 Data Preprocessing에 담겨져 있으니 참고 부탁드리겠습니다!

📦KOWEPO.PowerPredict
 ┣ 📂Crawling
 ┃ ┣ 📜Code.ipynb
 ┃ ┗ 📜index.xlsx
 ┣ 📂MODEL
 ┃ ┣ 📂Best Model
 ┃ ┃ ┗ 📜Best Model.json
 ┃ ┣ 📂Data Preprocessing for solar
 ┃ ┃ ┗ 📜Data Preprocessing for Solar.json
 ┃ ┣ 📂Solar Power Prediction
 ┃ ┃ ┗ 📜Solar Power Prediction.json
 ┃ ┗ 📂Wind Power Prediction
 ┃ ┃ ┗ 📜Wind Power Prediction.json
 ┣ 📜Code Explanation.docx
 ┗ 📜PT.pptx

• Code.ipynb
  • 기상청 API를 크롤링 하는 코드입니다.
• index.xlsx
  • 기상청 API를 크롤링하면, 열 부분이 해석할 수 없는 영어 코드명으로 나옵니다. 이를 알아볼 수 있는 한글로 변환해주기 위한 정보가 담긴 엑셀 파일입니다.
• Best Model.json
  • 해당 프로젝트에서 이용된 모든 모델이 담겨져 있습니다.
• Data Preprocessing for Solar.json
  • 일조량, 일사량, 전운량을 예측하기 위한 모델이 담겨져 있습니다.
• Solar Power Prediction.json
  • 태양광 발전량을 예측하기 위한 모델이 담겨져 있습니다.
• Wind Power Prediction.json
  • 풍력 발전량을 예측하기 위한 모델이 담겨져 있습니다.
• Code Explanation.docx
  • 코드를 설명하기 위한 워드 파일입니다.
• PT.pptx
  • PT를 위한 ppt 파일입니다. 해당 PT는 9월 15일 14시 슈피겐홀에서 진행하였습니다.

• 데이터의 경우 대회 직후 파기해야 하므로, 깃허브에 올릴 수 없는 점 양해부탁드립니다.