2024年気象ビッグデータコンテスト優勝モデル「KMA-BigData-ElecPred-2024」

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2024年気象ビッグデータコンテスト優勝モデル「KMA-BigData-ElecPred-2024」

2024年気象ビッグデータコンテスト優勝モデル「KMA-BigData-ElecPred-2024」

本リポジトリは、2024年に韓国気象庁主催・韓国電力公社後援の気象ビッグデータコンテストで最優秀賞（1位）を獲得した「パブハム」チームの電力気象指数予測モデルのコードを公開しています。気象データを活用し、集合住宅の電力需要を示す指標の精度を大幅に向上させたXGBoostベースのアンサンブルモデルを実装。高精度な予測に向けた特徴量設計やFold単位のモデル融合など、実践的な機械学習技術を駆使しています。

https://github.com/angie17kim/KMA-BigData-ElecPred-2024

概要

本リポジトリは、2024年に韓国気象庁が主催し韓国電力公社が後援した気象ビッグデータコンテストで最優秀賞を獲得した「パブハム」チームによる電力気象指数予測モデルの実装を公開しています。集合住宅の電力需要を反映する指標の予測に焦点を当て、気象データを基に特徴量設計やXGBoostを活用したアンサンブル学習を実施。ベースラインの平均相関係数0.940から0.984へと大幅に改善した高精度モデルです。多様な特徴量エンジニアリングとFoldごとのモデル融合戦略により、予測の安定性と汎用性を高めています。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 2
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 2
  • コミット数: 3
  • ファイル数: 12
  • メインの言語: Jupyter Notebook

主な特徴

  • 気象ビッグデータを活用した集合住宅の電力需要指標（電力気象指数）の予測モデル
  • 年ごとのFold分割を用いたXGBoostアンサンブル学習により高い精度を実現
  • 都市規模や住宅数など電力使用特性を反映した特徴量エンジニアリングの実装
  • モデルの安定性と精度向上を重視した多段階の検証・融合戦略

技術的なポイント

本プロジェクトは気象データと電力消費データを組み合わせることで、集合住宅の電力気象指数を高精度に予測することを目指しています。特徴的なのは、以下の技術的アプローチです。

まず、特徴量設計においては単なる気象情報の活用にとどまらず、都市規模や住戸数、地域特性といった電力使用の背景要素を加味しています。これにより単純な気象-電力の関係以上の複雑なパターンを捉え、モデルの説明力を向上させました。

次に、モデル構築にはXGBoostを採用し、年ごとにFoldを分割したクロスバリデーションを実施。これにより時間的変動や季節性などを考慮した堅牢なモデル評価が可能となっています。各Foldのモデルをアンサンブルすることで、単一モデルにありがちな過学習リスクを抑制し、予測の安定性と一般化性能を高めています。

さらに、ハイパーパラメータのチューニングやEarly Stoppingを適用し、モデルの最適化を図っています。Jupyter Notebook形式でコードが整理されているため、再現性が高く、研究や実務での応用に適しています。

また、データ処理や結果可視化のためのスクリプトや設定ファイルも整備されており、ワークフロー全体の管理が容易です。これにより、気象ビッグデータを活用した電力需要予測の一連のプロセスを包括的に理解・実践できます。

以上の技術的ポイントにより、本モデルはベースラインの平均相関係数0.940を0.984まで引き上げ、コンテストにおいて最優秀賞を獲得するに至りました。気象データを用いた時系列予測やエネルギー分野の機械学習応用例として、非常に参考になるリポジトリです。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • LICENSE: ライセンス情報ファイル
  • configs: モデルや実験設定の構成ファイル群
  • data: 入力データ格納ディレクトリ
  • environment.yml: Python環境構築用の依存パッケージ情報
  • figure: 結果の可視化画像保存用ディレクトリ

その他7ファイルが含まれ、主にJupyter Notebookのコードや補助スクリプトで構成されています。

まとめ

気象ビッグデータを活用し、高精度な電力気象指数予測を実現した優れた実装例。

リポジトリ情報：