Суть проекта заключается в создании такого программного обеспечения, которое позволяет прогнозировать график почасового электропотребления предприятий на определенное время вперед на основе методов машинного обучения. Основные параметры - почасовое потребление мощности за некоторое прошедшее время, на основе чего составляется прогноз. В модели прогнозирования может использоваться дополнительная информация о технологическом процессе предприятия, например данные о запланированных ремонтах (если на какой-то отрезок времени планируется ремонт, то электропотребление резко уменьшается). Задачей проекта является разработка ПО для прогнозирования электропотребления с поиском и применением подобных дополнительных данных, которые дадут больше информации о будущем и позволят снизить ошибку.

Экономическое обоснование такого проекта заключается в следующем. Особо крупные промышленные предприятия и энергосбытовые компании закупают электроэнергию и мощность на оптовом рынке, в которых цены меняются постоянно и зависят от баланса спроса и предложения. Для покупки электроэнергии и мощности на оптовом рынке участники-покупатели должны сформировать ценовую заявку, в которой указываются плановые объемы электропотребления. Для составления таких планов и нужны прогнозы, и чем они точнее, тем выгоднее для покупателя, поскольку за отклонения от плана в любую сторону покупатель платит штрафы, которые тем больше, чем больше отклонение.

В результате работы получится ПО, которое дает возможность более точно спрогнозировать график электропотребления (т.е. с меньшими отклонениями от плана), что дает компаниям, использующим данный продукт, снизить финансовые затраты, связанные с неточностью прогнозирования электропотребления.

На страницу проекта