
仿赛题题面。没有集团平台账号,本页内置一个真训练的仿平台:选模型、填参数、点开始训练,在你的电脑上真实训练并画出 Loss / RMSE 曲线,用扣下的独立数据集算 RMSE 给可靠性 0.8 + 效率 0.2 的综合分;再加曲线判读与提交依据两道判断题,合成 100 分。
题目背景 光伏电站的发电功率预测关系到电网调度与新能源消纳。数值天气预报(NWP)给出辐照、气温与云量预报,但辐照到功率的映射受温度、云量影响,且夜间为 0、白昼呈钟形。现基于某 20 MW 光伏电站一个月运行数据,构建功率预测模型。 题目要求 1. 基于所提供的数据集(时间、NWP 辐照预报、NWP 气温预报、NWP 云量预报、实际功率;15 分钟一条,30 天 2880 行),构建机器学习或深度学习模型,预测下一时刻功率(单步预测)。 2. 平台可选模型:DNN / RNN / LSTM / XGBoost / GRU;通用参数:学习率 0.00001–0.1、批次、轮数 10–500、训练集占比 0.5–0.95、时间步长度 5–100。 3. 评分:预测可靠性 0.8(独立测试集 RMSE)+ 推理效率 0.2(训练用时)。 注:系统按考生要求的时间步长度构造训练数据集,进行单步时间序列预测。 本模拟赛作答方式 一、在仿平台选模型、填时间步与参数,点「开始训练」看曲线;可多训几版,到「历史版本」里选一版提交(看独立集 RMSE 与用时)。练习版不限时,轮数上限 60、时间步上限 96(与考试版一致),按钮旁有预计耗时。 二、判读下方三张训练曲线:各是什么情况、该改哪个参数往哪个方向。 三、勾选多版之间的提交依据。
