기상, 계절, 요일을 고려한 딥 러닝 기반의 개별 가구 에너지 사용 요금 예측 시스템

Abstract

에너지 사용 요금은 가계의 가장 중요한 고정적인 지출 항목 중 하나이다. 정확한 에너지 요금 추정은 소비자가 에너지를 사용하는데 더 나은 선택을 할 수 있도록 한다. 그러나 날씨, 계절, 날짜, 누진세와 같은 다양한 변수들로 인해 일반 가정의 에너지 소비자가 에너지 사용 요금을 예측하는 것은 어렵다. 본 논문에서는 딥러닝 기반의 모델을 이용하여 에너지 요금 예측에 영향을 미치는 기상, 계절, 요일을 고려한 개별 가구의 월 에너지 사용 요금 예측 시스템을 제안한다. 먼저 날씨와 날짜 정보를 고려하여 전기, 수도, 가스 사용량을 예측하는 gated recurrent unit 기반의 모델의 제안한다. 그리고 학습을 위한 목적 함수로 weighted mean squared error를 사용하여 제안한 모델의 성능을 높였다. 마지막으로 제안한 모델로 예측된 에너지 사용량을 이용하여 에너지 사용 요금을 추정하였다. 제안한 방법의 검증을 위해 2,234 가구의 에너지 사용량 데이터와 기상청을 통해 수집한 날씨 데이터를 사용하였다. 그 결과 본 논문에서 제안한 방법을 통해 개별 가구의 에너지 사용 요금을 평균 3,892원의 낮은 오차로 예측 가능했다.