시간별 태양광 발전량 계산 모델 수식 설명
태양광 패널을 포함하는 마이크로그리드의 경제성 분석을 위해서는 시간별 태양광 발전량을 계산해야 한다. 필자가 국내 케이스의 계산에 사용하는 데이터로는 기상청에서 제공하는 시간별 일사량이 있다. 즉, 시간별 일사량 데이터를 태양광 발전량으로 변환해야 한다.
Dataset
논문 소개: 전기차 충전 이력 데이터 기반의, 계통 내 시간별 전기차 충전 부하 시뮬레이션
전기차 및 충전 인프라 규모가 증가할수록 전력계통에 걸리는 부하가 증가한다. 그러므로 향후 발전/ 송전/ 배전 (특히 배전단) 설비 및 스케줄링 계획 수립을 위해, 전기차 충전으로 인한 시간별 부하 증가를 정확히 예측할 필요가 있다.
건축물 별 월별 에너지 사용량 데이터셋 - 4) 결측치 추정: 조건부 다변량정규분포를 이용해서
건축물 별 월별 에너지 사용량 데이터셋에는 종종 값의 누락, 즉 결측치가 있다. 결측치가 있는 row들은 실제로는 활용이 불가능한데 용량만 차지하는 골칫덩어리이다. 대신 결측치를 ‘합리적으로’ 메꿀 수 있다면, 쓸 수 있는 데이터의 양이 많아지므로 분석의 정확도가 올라갈 것이다.
건축물 별 월별 에너지 사용량 데이터셋 - 3) 월별 사용량 크기가 이상한 data point 제거
이전 포스팅에서는 건물 월별 에너지 사용량의 ‘추이’가 이상한 data point를 판별하는 방법을 설명했다. 이번 포스팅에서는 월별 에너지 사용량의 ‘크기(magnitude)’가 이상한 data point를 판별하는 방법을 설명한다.
건축물 별 월별 에너지 사용량 데이터셋 - 2) 월별 사용 추이가 이상한 data point 제거
이전 포스팅에서, 건물 지번별/월별 전기/도시가스 사용량 데이터와 표제부의 결합을 소개했다. 해당 데이터셋을 그대로 쓰면 되는가? 그렇지 않다. 분명히 ‘이상한’ data point들이 존재할 것이며, 이상한 data point들을 ‘전처리’해야 올바른 연구 결과를 얻을 수 있다.
건축물 별 월별 에너지 사용량 데이터셋 - 1) 모든 월에 대한 통합 및 표제부와의 결합 후 SQLite DB화
필자의 박사과정 졸업에 결정적인 역할을 했던 데이터셋이 있다. 건축물 별 월별 에너지 사용량 데이터다. 각 지번 주소 단위의 개별 비주거용 건물별로 특정 월에 소비한 전기와 가스의 양을 kWh 단위로 기록한 데이터셋이다.
데이터 결측치 처리 예시 - 주택의 분 단위 전기 부하 자료
스마트그리드 분야에 머신러닝/ 딥러닝/ 강화학습 기법이 어떻게 적용되는지에 대해 자세한 정보를 제공해주는 책으로 ‘스마트그리드 빅데이터 분석의 활용’ 이 있다.