EnergiCast koncentruje się na uzupełnianiu luk w danych energetycznych, gdzie braki są częste w logach licznikowych i SCADA.
energicast.impute.synth.GapFiller)max_gap_hours,
a następnie uzupełnienie średnią dla danej godziny (hod).enforce_non_negative przycina wyniki poniżej zera.fit, transform, fit_transform zgodne z API
scikit-learn.Pipeline automatycznie aplikuje GapFiller podczas treningu (_fit_single_series).
Walidacja krocząca odtwarza proces dla każdego okna, aby uniknąć przecieku informacji.
W repozytorium testy jednostkowe (w tests/) generują sztuczne braki i weryfikują, że
GapFiller zwraca serię pozbawioną NaN. Własne eksperymenty można przeprowadzić, tworząc
podzbiory danych z brakami i wykorzystując fit_transform.