언제나 그저 내 생각일 뿐

주제 : 건물, 시공간 정보를 이용해 특정 시점의 전력 사용량 예측

데이터

csv 파일로 이루어져 있다

train.csv

구성 요소

• 건물번호
• 일시 => baseline 코드에서 month, day, time으로 구분한 칼럼을 사용함.
• 기온
• 강수량
• 풍속
• 습도
• 일조 : 태양광선이 구름이나 안개 등에 의해 차단되지 않고 지표면을 비춘 시간을 의미한다
• 일사 : 단위면적당 입사하는 태양광 에너지
• 전력소비량

building_info.csv

• 건물유형
• 연면적 : 대지에 들어선 하나의 건축물의 바닥면적의 합계(지상, 지하, 주차장 시설 등 모두 포함)
• 냉방면적
• 태양광용량 :
• ESS 저장용량 :
• PCS 용량 :

냉방 능력 : 얼마나 넓은 공간을 냉방할 수 있는지

냉방하려는 면적이 다른 곳들과 연결되어 있는 경우는 1.5배정도 더 많이 필요할 수 도 있따.
reference : https://contents.11st.co.kr/detail/1045

태양광, ESS, PCS와 같은 경우 발전으로 만들어진 전기를 넣는 컨테이너의 용량으로 예상되는데 해당 전기를 우선적으로 사용한다는 내용을 찾아봐야 할 것 같다.
자가소비를 목적으로 만들고 잉여 자원을 판매하는 제도가 있다고 한다.
reference : https://blog.naver.com/kjkm2016/222542938887

관점

1. 발전된 전기 충전용 전지를 가진 건물과 아닌 건물의 차이를 확인
   => 해당 feature가 필요한지 확인이 가능

2. 연면적, 냉방면적을 통해 알 수 있는 정보.
   => 사람이 사용하는 공간과 아닌 공간을 생각해 볼 수 있다. 연면적이 필요할까?

3. DATA center를 제외하고는 사람이 언제 있느냐에 따라 전력 사용량에 영향이 크다.
   => 구분해서 2개의 모델을 사용하는건 어떨까? 일일 전력 사용 변화량을 변곡점 2개를 찾아서 분리하자.

현재 생각 :

우선 2개의 모델을 분리할 지점을 찾고, 빌딩 정보에서 제공된 전지 용량도 데이터에 추가를 해서 해야겠다.
기온, 시간 등이 사람의 수를 나타낼 수도 있을 것 같다.