Der Energieverbrauch hat zentrale Auswirkungen auf die Kostenstruktur eines Eisenbahnunternehmens. Als Abnehmer ist das Eisenbahnunternehmen verpflichtet, eine festgelegte Menge an Strom zu verbrauchen. Falls diese Menge über- oder unterschritten wird, entstehen zusätzliche Kosten durch Ausgleichsenergie. Ein Vorhersagealgorithmus soll den Einkauf bei der passgenauen Bestellung der Energiemenge unterstützen.
Die Herausforderung
Vorhersage des Stromverbrauchs der Zugflotte von eines Verkehrsdienstleistungsunternehmens zur Vermeidung von Risikoprämien und Mehrkosten durch unerwartete Schwankungen des Stromverbrauchs.
Die Lösung
Entwicklung eines Machine Learning Modells auf Basis von Fahrplan-, Feiertags- und Wetterdaten zur Prognose des Energieverbrauchs der Zugflotte eines Eisenbahnunternehmens.
Technologien
- Azure Cloud
- Python
- XGBoost
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