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Day-Ahead-Lastprognose für einen Hamburger Stromversorger

FreeVerified credential3 WochenAdvanced

Übersicht

Worum es bei diesem Projekt geht.

Du erhältst 3 Jahre stündlicher Last-Daten (rund 26.000 Stunden) für eine Bilanzgruppe sowie historische Wetter-Daten (Temperatur, Bewölkung, Windgeschwindigkeit) aus drei Wetter-Stationen in Norddeutschland. Implementiere drei Prognose-Varianten: SARIMA-Baseline, ein lineares Modell mit Wetter-Features und ein leichtes neuronales Sequenz-Modell (z. B. N-BEATS oder ein TCN). Reportiere MAPE, weighted Quantile Loss (P10, P90) und Bilanzkreis-Abweichung in MWh auf einem 6-monatigen Holdout. Liefere die Pipeline, eine Auswertungstabelle und ein 3-seitiges Memo für das Trading-Team.

CredentialBlockchain-anchored
ShareableLinkedIn-ready
LanguageEnglish
PaceSelf-paced

Das Briefing

Was Du tust und was Du zeigst.

Verbessere die Day-Ahead-Lastprognose gegenüber der SARIMA-Baseline und senke die Bilanzkreis-Abweichung in MWh messbar.

Earning criteria — what you'll demonstrate

  • Klassische und neuronale Prognose-Methoden auf realen Energie-Daten anwenden
  • Externe Regressoren (Wetter) in Prognose-Modelle einbinden
  • Quantile-Loss für Prognosen mit Unsicherheits-Intervallen reportieren
  • Modell-Wahl in Geschäfts-Metriken (Ausgleichsenergie-Euro) übersetzen

Studienpassung

Wo dies in Dein Studium passt.

Schärft dieselben Fähigkeiten, die Dein Studium von Dir erwartet.

Fähigkeiten

Fähigkeiten, die Du unter Beweis stellst.

Jede taucht auf Deinem verifizierten Zertifikat auf.

Karrieren

Berufe, auf die dies Dich vorbereitet.

Echte Berufsbezeichnungen. Echte Skill-Brücken. Wähle die, die Deinem Werdegang am nächsten kommt.

Karrierewege, die das aufbaut

Kanonische Rollen

Data Scientist

Lastprognosen mit externen Regressoren und Geschäfts-Metrik-Reporting sind Kerntagesgeschäft für Data Scientists in der Energiewirtschaft.

Dieses Projekt schärft

  • time-series
  • forecasting
  • sarima

Maschinelles-Lernen-Ingenieur:in

Eine Pipeline mit klassischer und neuronaler Prognose und expanding-window-Backtesting zu liefern, ist MLE-Tagesarbeit in produktionsnahen Forecasting-Stacks.

Dieses Projekt schärft

  • python
  • neural-forecasting
  • evaluation

Angewandte:r KI-Wissenschaftler:in

Modell-Wahl in Ausgleichsenergie-Euro zu übersetzen, ist die typische Brückenarbeit zwischen ML und Trading-Operations.

Dieses Projekt schärft

  • forecasting
  • evaluation
  • neural-forecasting

Noch eine Sache

Du kannst ein Zertifikat bis Freitag in Deinem Lebenslauf haben.