Eesti Energia: andmeteadlaste huvi meie ülesande vastu ületas kõik ootused

Meeskondadel oli kolm kuud aega töötada välja oma mudelid ja võistelda 50 000 dollari suuruse auhinnafondi nimel.

Nimelt otsustas Eesti Energia masinõppe ja andmeteaduse kiire arengu tõttu käivitada konkursi üleilmsel andmeteaduse kogukonnaplatvormil Kaggle. See pälvis andmeteadlaste tähelepanu ning kasvas maailma suurimaks energeetikaga seotud häkatoniks, kus osales 2700 meeskonda.

Eesmärk oli töötada välja prognoosimismudel, mis suudaks parandada tootvate majapidamiste ja ettevõtete tarbimisprognooside täpsust. Selleks edastas Eesti Energia osalejaile andmed, sealhulgas ilmastiku andmed, tunnipõhised energiahinnad ning üksikasjaliku teabe võrku liidetud päikesepaneelide võimsuse kohta.

“Andmeteadlaste huvi meie püstitatud ülesande vastu ületas kõiki meie ootuseid, mis näitab, et IT- ja tehnoloogiaspetsialistide huvi energiasektori vastu on üha kasvamas,” märkis Eesti Energia juhatuse liige Kristjan Kuhi.

Võitjad valiti välja Kaggle’i enda masinõppe algoritmide abil, mis hindasid lahendusi ja tuvastasid nende seast kõige tõhusamad mudelid. Konkursi käigus välja töötatud lahendus vähendab märkimisväärselt bilansienergiaga seotud kulusid, suurendab võrgu töökindlust ja lihtsustab tootvate tarbijate energiasüsteemi liidestamist.

Väikeste elektritootjate arv on Eestis viimase viie aasta jooksul seitsmekordistunud: 3000-lt 21 000-le. Kuigi tegu on nii-öelda positiivse probleemiga, toob koduste energiatootjate arvu suurenemine kaasa pakilise vajaduse tegeleda energia ebabilansi küsimuse ja sellega seotud kuludega.

Konkursi eesmärgiks oligi lahendada üha põletavam energia ebabilansi probleem. Nimelt tuleb elektrimüüjatel iga päev prognoosida ja osta järgmiseks päevaks elektribörsilt tunnipõhise täpsusega elektrienergiat oma klientide tarbimise ja tootmise katmiseks.

Kui klientide jaoks pole ostetud piisavalt elektrit, tuleb elektrimüüjal seda bilansiturult kalli hinnaga juurde osta. Kui elektrit jääb üle, tuleb see oluliselt madalama hinnaga bilansienergiaturul maha müüa. Prognoosi ja tegelikkuse erinevuse suurusest tekibki ebabilanss ja sellest tulenev bilansienergia kulu.

Kui tavapärase majapidamise energiatarbimise prognoosimine on varasemate tarbimisandmete põhjal üsna täpne, siis majapidamistes, mis nii tarbivad kui ka toodavad energiat, esineb prognoosides sageli ebatäpsusi.

Viimastel aastatel on aga nn tootvate tarbijate hulk mitmekordistunud ja ebatäpsed prognoosid toovad energiaettevõttele kaasa märkimisväärsed kulud, mis lõppkokkuvõttes mõjutavad tarbijahindu. Olenevalt turust võib bilansienergia kulu ulatuda bilansihalduri jaoks kuni mitme miljoni euroni kuus.

“Positiivne kogemus Kaggle’iga kannustab meid kindlasti ka tulevikus kasutama selliseid nõudepõhiseid meetodeid maailma tipptalentide kaasamiseks,” märkis Eesti Energia juhatuse liige Kristjan Kuhi.

Paralleelselt on nad välja töötanud ka energiaoptimeerija, mis võimaldab tootvatel majapidamistel suurendada koduste energialahenduste, näiteks akusalvesti ja päikesepaneelide kasumlikkust. Kuna energiaoptimeerija tagab energiakasutuse tõhusa haldamise ja juhtimise, julgustab see inimesi ka oma kodule päikesepaneele või akusalvestit lisama, edendades taastuvenergia kasutuselevõttu.

Baltimaade suurim energiatootja Eesti Energia hõlmab üle 20 ettevõtte ja annab tööd umbes 5300 inimesele. Nime all Enefit tegutsetakse Lätis, Leedus, Poolas ja Soomes, pakkudes tööstusklientidele tehnoloogilisi lahendusi ja hooldusteenuseid.

Kaggle on juhtiv platvorm andmeteaduse konkursside korraldamiseks ning elav veebikogukond andmeteadlastele ja masinõppe praktikutele. Kaggle, mille omanik on Google, hõlbustab juurdepääsu andmekogumitele, pakub veebipõhist andmeteaduse töökeskkonda ja soodustab andmespetsialistide koostööd.