根據台電歷史資料，預測未來七天的"電力尖峰負載"(MW)。
預測 2019/4/2 ~ 2019/4/8 的每日"電力尖峰負載"(MW)
- 台灣電力公司_過去電力供需資訊
- 今日預估尖峰備轉容量率
- 觀測資料查詢系統
- 中華民國一百零六年政府行政機關辦公日曆表
- 中華民國一百零七年政府行政機關辦公日曆表
- 中華民國108年（西元2019年）政府行政機關辦公日曆表
尖峰負載與當天的溫度以及是否為平日成正相關，尤其連假期間越長，尖峰負載下降幅度越大。 因此分成兩個部分進行 LinearRegression， 上班日(補班日)和假日(週末與連假)，上班日使用溫度與星期，假日使用溫度與假期長度，
- data: 所有 CSV 資料
- data: 所有資料整合後的 CSV
- prepare_data.py: 將台電歷史資料、行事曆資料等等進行整合後儲存
- app.py: 進行 LinearRegression，計算 Regression 後的 RMSE ，並對 2019/4/2 ~ 2019/4/8 預測，將結果儲存到 submission.csv
有嘗試用Deep Learning來做但效果不如預期 peak-load-forecasting-dl