Штучний інтелект та методи машинного навчання сприяють моделям у прогнозуванні споживання енергії.
Такі моделі значно підвищують точність, надійність та ефективність звичайних інструментів прогнозування часових рядів.
Атомні електростанції можуть фізично виробляти більше або менше необхідної кількості енергії.
Процес обчислення дисбалансів вимагає порівняння придбаної чи проданої електроенергії за контрактом з результатами комерційного обліку фізичного виробництва та споживання.
Це дослідження намагається зробити найкращий підхід, переглядаючи різні моделі машинного навчання: Random Forest, SVR, XGBoost та MLR.
Удосконалена аналітика та алгоритми можуть допомогти підвищити ефективність та допомогти збалансувати попит та пропозицію.
Кращі короткострокові прогнози можуть покращити планування електроенергії, даючи змогу операторам і зменшити залежність від забруднювальних станцій, і активізувати збільшення кількості джерел, що чергуються.
Регулювання кількості виробленої енергії призведе до енергозбереження та покращення екологічної ситуації.
