Die Daten stammen aus einem realen Windpark und enthalten sowohl die produzierte Strommenge als auch die gemessenen Winddaten. Die Windmessungen wurden stündlich durchgeführt und erfassen Windgeschwindigkeit sowie Windrichtung in verschiedenen Höhenmetern. Die Stromproduktion wurde hingegen in 15-Minuten-Intervallen aufgezeichnet. Um die zeitliche Auflösung der Winddaten an die der Strommessungen anzupassen, wurden die drei fehlenden Windmesspunkte zwischen den Stunden durch Interpolation ergänzt.

Die Aufgabe besteht in der Vorhersage der produzierten Strommenge eines Windparks auf Grundlage der gemessenen Winddaten für 15-Minuten-Intervalle. Als Trainingsdaten stehen Messungen aus dem Zeitraum von Januar 2016 bis Juni 2017 zur Verfügung, während die Vorhersagen für den Zeitraum von Juli bis Dezember 2017 getroffen werden sollen.
| Rank | Score | Team Name | Member Name(s) |
|---|---|---|---|
| 🥇1 | 0.0290 | NotSoDeepLearning | Enno Röhrig, Bernd Poppinga |
| 🥈2 | 0.0690 | PiMalDaumen | Sebastian Kühl, Eike Externest |
| 🥉3 | 0.0711 | JustACharacter | Andre Mühlenbrock |
| 4 | 0.0715 | TuringTested | Nilabhra Roy Chowdhury, Salma Bouzid, Nandan Mishra |
| 5 | 0.0724 | DasisteinTeamname | Lars Nieradzik |