WindPilot — прогноз выработки ВЭС

Команда Entropy · HackAlem AI

https://windpilot-demo.onrender.com/

WindPilot превращает прогноз погоды в почасовой прогноз относительной мощности двух ветротурбин на 24–48 часов. Пользователь видит ожидаемую выработку, сравнивает расчёт с историческими измерениями и просматривает реальные шаги агента.

Агент самостоятельно получает погоду по координатам установок, проверяет входы, запускает модель, анализирует результат и создаёт новую версию при изменении данных. Готовые модели и архив включены в репозиторий: для запуска сайта обучение не требуется.

Мощность модели — число от 0 до 1; интерфейс показывает его как 0–100%. Это нормализованная мощность по шкале датасета, не МВт, не вероятность и не процент точности. Обзор двух установок — среднее их нормализованных мощностей, а не суммарная мощность ВЭС.

Быстрый запуск

Нужны Python 3.11, Git и доступ к репозиторию. Интернет нужен для установки зависимостей, текущей погоды и карты. Сохранённые исторические расчёты работают из комплекта данных.

Windows / PowerShell

git clone https://github.com/BAITC-Hacks/hack-16b87636-entropy.git
cd hack-16b87636-entropy
python -m venv .venv
.\.venv\Scripts\python.exe -m pip install -r requirements.txt
.\.venv\Scripts\python.exe scripts/restore_runtime.py
.\.venv\Scripts\python.exe -m uvicorn windpilot.api:app --host 127.0.0.1 --port 8000 --workers 1

Linux / macOS

git clone https://github.com/BAITC-Hacks/hack-16b87636-entropy.git
cd hack-16b87636-entropy
python3.11 -m venv .venv
.venv/bin/python -m pip install -r requirements.txt
.venv/bin/python scripts/restore_runtime.py
.venv/bin/python -m uvicorn windpilot.api:app --host 127.0.0.1 --port 8000 --workers 1

Откройте http://127.0.0.1:8000/. Документация API: http://127.0.0.1:8000/docs. Проверка сервера: /health.

Один worker нужен для согласованной работы встроенного планировщика и сохранения версий расчёта. Не запускайте несколько процессов на одну папку результатов.

restore_runtime.py проверяет SHA-256 файлов из deployment/runtime.zip по манифесту. Повторное восстановление не перезаписывает изменённые локальные артефакты. Исходные CSV и пути к компьютеру разработчика для просмотра не нужны.

Просмотр без сервера: откройте dashboard.html как файл. В нём есть 58 сохранённых расчётов, график, таблица и подбор периода. Полная история с фактом, текущая погода, живой прогноз и карта требуют FastAPI. Автономный режим явно обозначен.

Возможности

Раздел	Что можно сделать
Сегодня и завтра	Получить прогноз мощности на текущих погодных входах, с отметкой демо-режима.
Обзор и «По часам»	Посмотреть график, пик и минимум, значения по установкам, погодные входы; скачать CSV.
Прогноз и факт	Сравнить январскую проверку и августовскую ретроспективу с измерениями; один прогноз на час, горизонт 1–24 часа.
История	Выбрать до 31 дня, посмотреть последние измерения, пропуски и происхождение расчётов.
Погода на площадке	Посмотреть температуру, ветер, порывы, влажность; прогноз по дням с выбором параметров.
Подобрать период	Найти часы с мощностью не ниже порога или с минимальным средним уровнем. Это не разрешение на ремонт и не гарантия производства.
Работа агента	Проследить шесть шагов, реальные отметки времени, версию модели, проверки и автообновление.
Карта ветра	Открыть независимый слой Windy, приблизить установки, выбрать прогнозный день и час.

Среднее двух установок выводится только при наличии обоих значений за час. Пропуски остаются пустыми ячейками и разрывами линий. MAE/RMSE доступны в отчётах и API, без перегрузки бизнес-интерфейса.

Данные и доступные периоды

Исходные данные — два CSV, по одному на турбину: время, скорость ветра, нормализованная активная мощность и температура. Интервал — 10 минут. Подготовка проверяет даты, дубликаты, пропуски и диапазоны; час считается средним только при наличии всех шести корректных записей.

Часовой пояс CSV подтверждён как Asia/Almaty. При переводе в UTC учитывается историческое изменение смещения; неоднозначные локальные отметки исключаются, а не угадываются. Координаты и погодная конфигурация находятся в config.json.

Период	Фактическая мощность	Прогноз мощности
11.03.2023 — 31.01.2026	Есть, с пропусками	Сохранён только для подготовленных проверочных периодов.
Август 2025	737 полных часов на каждую турбину	Отдельный бэктест: 648 часов прогноза, 641 час с парой «прогноз — факт» на турбину.
Январь 2026	744 часа на каждую турбину	Отложенная проверка; обучение строго до первого момента прогноза.
Февраль 2026	Нет в предоставленных файлах	Воспроизведение на архивной погоде.
Август 2026	Нет	Сохранённых расчётов нет.
Текущая дата	Нет подключения к измерениям мощности	Живой прогноз; качество на текущей дате не проверено.

Несмотря на название исходных файлов с упоминанием февраля, фактические записи заканчиваются 31 января 2026. Погодный API не предоставляет фактическую выработку наших турбин.

В августе 2025 прогноз отсутствует 7–10 августа: в архиве не нашлось полных погодных входов. Для 6 августа использован выпуск на 24 часа старше исходно выбранного. Замена отражена в метаданных и CSV; более свежие выпуски из будущего не использовались. Августовский отчёт.

Как работает агент

flowchart LR
    A[Запрос пользователя или таймер] --> B[Получить погоду Open-Meteo]
    B --> C[Проверить входы и их версию]
    C --> D{Входы изменились?}
    D -->|Да| E[Подготовить признаки]
    E --> F[Запустить модели турбин]
    F --> G[Сформировать почасовой прогноз]
    G --> H[Проверить диапазон, пропуски и изменения]
    H --> I[Сохранить CSV, JSON и журнал]
    D -->|Нет| J[Вернуть сохранённый расчёт]

Это агент с явной цепочкой действий и проверок, без LLM-чата и управления оборудованием. Обучение — отдельная операция; обычный прогноз веса не меняет.

Исторический агент проверяет границу обучения и соответствие погодной конфигурации. Живой агент сравнивает новые входы с последним запуском, а результаты — по совпадающим целевым часам. Невалидная или неполная погода приводит к понятной ошибке. Число ограничений предсказаний до диапазона [0, 1] записывается в анализ.

По умолчанию FastAPI запускает живую проверку при старте и затем через 900 секунд после завершения предыдущего цикла. Настройка: WINDPILOT_AUTO_REFRESH_SECONDS; 0 отключает таймер, положительное значение должно быть не меньше 30. Статус — /agent/status. Переменную задавайте в окружении процесса; .env автоматически используется только для ключа карты.

Версии и журнал хранятся в artifacts/api_runs/ для исторического API и artifacts/live_runs/ для живых расчётов. Фоновое обновление не заменяет выбранную историческую дату текущими данными.

ML-модель и качество

Используется scikit-learn HistGradientBoostingRegressor, отдельно для каждой установки. У каждой модели два компонента:

1. Базовая зависимость мощности от наблюдённых ветра и температуры.
2. Поправка по архивной прогнозной погоде: ветер, температура, горизонт, циклические признаки часа UTC и выход базовой модели.

Фиксирован random_seed=42. LightGBM, LSTM, лаги фактической мощности и прогнозные интервалы в текущую архитектуру не входят.

Основная модель обучена до 31.01.2026, 23:00 местного времени; январская проверочная — до 31.12.2025, 23:00. Для августа используется третья независимая модель, обученная до 31.07.2025, 23:00. Обучающие часы должны завершиться к соответствующей границе.

Январь 2026, горизонт 1–48 часов: метрики по 1464 парам «момент прогноза / целевой час» на турбину. Пересекающиеся прогнозы оцениваются отдельно; это 744 уникальных часа, а не 1464 независимых наблюдения.

Установка	MAE модели	RMSE модели	MAE бейзлайна	RMSE бейзлайна
1	0,2093	0,2663	0,3413	0,4486
2	0,2083	0,2657	0,3440	0,4544

Бейзлайн — последнее завершённое известное измерение, если его возраст не больше трёх часов. Ошибки выражены на шкале мощности 0–1: MAE 0,20 означает отклонение в среднем на 20 процентных пунктов, а не «точность 80%».

Экран «Прогноз и факт» использует только горизонт 1–24 часа, поэтому его выборка отличается от таблицы выше. Разрезы сохранены в artifacts/metrics.json после восстановления пакета. Январское среднее смещение составляет +0,0892/+0,0902: модель систематически завышает мощность. Физическая отсечка при экстремальном ветре не моделируется надёжно.

• Январская диагностика: bias, режимы мощности, погода, переобучение и тесты
• Август 2025: отдельная ретроспектива, покрытие и метрики
• Общий аудит проекта

Погода, карта и ограничения

Для мощности используется Open-Meteo / ECMWF IFS: ветер на 100 м и температура на 2 м. Архив запрашивается через Single Runs API, текущая погода — через Forecast API.

В историческом расчёте выпуск выбирается с допущением доступности через 12 часов после инициализации. Инициализация не равна публикации. Первоначальное оперативное происхождение архива независимо не подтверждено; для части истории IFS поставщик упоминает hindcast. Результаты представлены как ретроспективное воспроизведение, а не журнал прогнозов, действительно выданных нашей системой в те даты.

Живой API не сообщает используемое здесь время выпуска: weather_issued_at=null. Возраст выпуска не выдумывается. В живом прогнозе нет бейзлайна, поскольку нет свежих измерений мощности. «Онлайн» означает доступ к погодному источнику, а не соединение с энергосистемой.

Карта Windy / GFS у поверхности — отдельная визуализация. Её время не меняет входы модели мощности. Доступны ближайшие прогнозные дни, подтверждённые Windy; архива прошлых месяцев на карте нет. Погода за прошлые периоды в разделе истории относится к точкам установок.

Карта необязательна. Для неё задайте WINDY_MAP_API_KEY в окружении или локальном .env; без ключа остальные разделы работают. Ключ браузерный, поэтому ограничьте его разрешёнными доменами. .env и ключ не входят в Git. Бесплатный Windy Testing предназначен для разработки; условия публичного использования проверьте отдельно. Настройка карты, документация Windy.

У системы нет доверительных интервалов P10/P90, подтверждённой диагностики остановок, модели обледенения, подключения к энергосистеме и автоматического управления турбинами. Визуальные элементы не имитируют эти возможности.

HTTP API

Метод и маршрут	Назначение
GET /	Дашборд.
GET /health	Состояние процесса и наличие основной модели.
GET /forecast?date=2026-02-15&horizon=48&offline=true	Исторический прогноз; date — первый целевой день, origin — 23:00 предыдущего дня.
GET /forecast/live?horizon=48	Живой демонстрационный прогноз на 24 или 48 часов.
GET /history?start=2026-01-01&end=2026-01-31	Факт и прогноз, обе даты включены, максимум 31 день.
GET /history/availability	Границы наблюдений и подготовленные прогнозные периоды.
GET /weather/overview?turbine_id=1	Текущая погодная оценка и семь дней прогноза; refresh=true обновляет кэш.
GET /weather/status	Проверка доступности Open-Meteo.
GET /agent/status	Состояние фонового цикла, последняя и следующая проверки.
GET /quality	Январские метрики и допущения проверки.
GET /map/windy	Страница карты внутри iframe.

/forecast: offline=true запрещает сеть; refresh=true проверяет архив через сеть, если offline выключен. Январские запросы выбирают проверочную модель. Августовская ретроспектива читается через /history, а не основной /forecast.

Основные поля прогноза: run_id, turbine_id, forecast_origin, valid_at, power_pred, weather_source, weather_issued_at, model_version. Ответ также содержит status (created/reused), analysis, trace и baseline. История возвращает power_actual, погодные поля, вид расчёта и уведомления; недоступные значения — null.

Шкала исторического обзора выбирает дату origin, API принимает дату первого целевого часа. Например, 31 января в 23:00 соответствует /forecast?date=2026-02-01.

Воспроизведение и разработка

Команды ниже выполняются с Python из созданного окружения: в PowerShell замените python на .\.venv\Scripts\python.exe, в Linux/macOS — на .venv/bin/python.

Расчёты из готового пакета

python -m windpilot forecast --origin 2026-01-31T23:00:00+05:00 --horizon 48 --offline
python -m windpilot replay --start 2026-02-01 --end 2026-02-28 --horizon 48 --offline --out artifacts/february_replay
python scripts/backtest_august_2025.py

replay выполняет 28 запусков перед целевыми днями 1–28 февраля. В дашборде 58 расчётов: 29 origins с 31 января по 28 февраля, каждый на 24 и 48 часов; последний origin прогнозирует уже март. Полные горизонты сохраняются даже за границей месяца.

Августовский скрипт повторно обучает только отдельную августовскую модель. С готовым кэшем он работает без сети; --fetch-weather разрешает получение архива. Основные веса и январские результаты защищены проверками контрольных сумм.

Обучение из исходных CSV

Этот шаг необязателен для демонстрации. Положите два исходных файла в data/raw/ под указанными именами либо передайте свои пути. Папка data/ исключена из Git. Ожидаются исходные русские заголовки столбцов; их сопоставление — в data.py.

python -m windpilot prepare --turbine-1 "data/raw/turbine1.csv" --turbine-2 "data/raw/turbine2.csv" --out data/retrained
python -m windpilot fetch-weather --start 2025-10-01 --end 2026-03-01
python -m windpilot train --history data/retrained/hourly.csv --weather-start 2025-10-01 --validation-start 2026-01-01 --validation-end 2026-01-31 --final-cutoff 2026-01-31T23:00:00+05:00 --out artifacts/retrained

Результат записывается отдельно от поставляемых моделей. Диапазон наблюдений читается из CSV; границы эксперимента задаются параметрами CLI и не расширяются автоматически при поступлении новых данных. Для прогноза с новыми весами укажите --model artifacts/retrained/model.joblib. Недостающие погодные выпуски нужно получить до обучения.

Сборка интерфейса и комплекта

python scripts/build_dashboard.py
python scripts/package_runtime.py

Первая команда собирает HTML из web/, сохраняя существующие 58 расчётов. Вторая упаковывает текущие подготовленные артефакты и контрольные суммы; запускайте её после осознанного обновления данных. Для пересчёта встроенных 58 запусков служит python -m windpilot.export_dashboard: ему нужны диагностические зависимости и погодный кэш до первого целевого дня 01.03.2026.

Проверки

API-тестам и проверке комплекта нужен httpx, поэтому установите диагностические зависимости:

python -m pip install -r requirements-diagnostics.txt
python -m unittest discover -s tests -v
python scripts/check_deployment_bundle.py

DOM-тесты интерфейса — отдельно, нужен Node.js (проверено на версии 24):

npm install --prefix artifacts/ui_checks [email protected] --no-audit --no-fund
node tests/dashboard.test.cjs
node tests/weather_ui.test.cjs
node tests/history_ui.test.cjs
node tests/map_time.test.cjs

Перед текущим релизом прошли 36 Python-тестов, четыре набора DOM-тестов и воспроизведение 58 расчётов в изолированной папке без исходных CSV. В браузере проверены январь/август, отсутствие факта, CSV, обе темы, мобильный вид, живой прогноз и выбор часа Windy. Локальная проверка не подтверждает доступность публичного сервиса.

Расширенная диагностика: python -m windpilot.predict_checks. Для python -m windpilot.diagnostics нужны исходные CSV; пути передаются через --turbine-1 и --turbine-2. Диагностика не изменяет основные веса.

Публикация

Подготовлен render.yaml: один FastAPI-сервис, отдающий HTML и API с одного домена. Раздельный фронтенд и CORS не требуются. Сборка восстанавливает комплект моделей; обучение при деплое не выполняется.

Публичный HTTPS-деплой пока не подтверждён. Для публикации Render должен получить доступ к закрытому репозиторию организации; подключение только личного GitHub-аккаунта его не заменяет. Порядок публикации и проверки.

На Render Free сервис засыпает после простоя; первое обращение запускает его заново. Во время сна фоновая проверка погоды не выполняется. Новые живые расчёты на непостоянном диске могут теряться после перезапуска; исходный комплект восстанавливается из репозитория. Это ограничение хостинга, не непрерывная работа 24/7. Условия Render Free.

После получения фактической ссылки проверьте её с другого устройства и запустите python scripts/check_public_service.py https://ВАШ-СЕРВИС.onrender.com — замените пример реальным адресом.

Структура проекта

Путь	Содержимое
windpilot/	Подготовка данных, модель, погода, агенты, планировщик, FastAPI, история.
web/	Исходники HTML/CSS/JS, история, погода и отдельная страница Windy.
dashboard.html	Собранный интерфейс и встроенные исторические расчёты.
config.json	Координаты, часовой пояс, источник погоды и задержка доступности.
scripts/	Сборка, упаковка, восстановление, проверка деплоя и августовский бэктест.
tests/	Python- и JavaScript-проверки.
reports/	Диагностика и описание ограничений.
deployment/	Комплект моделей/данных, манифест, инструкции хостинга и карты.
data/, artifacts/	Рабочие данные и результаты после восстановления; исключены из Git.

Комплект содержит основную, январскую проверочную и августовскую модели, подготовленную историю, архив погоды и результаты. Исходные CSV, .env, ключи, виртуальное окружение и новые живые пользовательские запуски в него не включаются.