본 실험은 서울시와 (주)인코어드 테크놀로지스가 후원한 Student Energy Lab 프로그램의 세부 달성 항목의 하나이다. 서울시 에너지자립마을 5곳의 60세대를 대상으로 ‘ 에너지 플래너(실시간 전기 에너지 모니터링 기기)’를 설치하여, 측정된 데이터와 고객 설문을 통한 정보를 활용하여 진행되었다.

1. 에너지 자립마을 에너지 소비 분석 REPORT
2014. 11. 22
(주)인코어드 테크놀로지스 / 이효섭 박사

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CONTENTS
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1.실험 개요
2.데이터 수집
3.데이터 분석
4.결론

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실험 개요
실험 개요
본 실험은 서울시와 (주)인코어드 테크놀로지스가 후원한 Student Energy Lab 프로그램의 세부 달성 항목의 하나이다.
서울시 에너지자립마을 5곳의 60세대를 대상으로 ‘ 에너지 플래너(실시간 전기 에너지 모니터링 기기)’를 설치하여,
측정된 데이터와 고객 설문을 통한 정보를 활용하여 진행되었다.
[ 실험 대상 ]
에너지 플래너가 설치된 서울시 에너지 자립마을 5곳 60세대 중 에너지 플래너 설치 후 4주 이상 데이터가 존재하는 가정
- 서울시 에너지 자립마을 5곳 : 래미안 아름숲, 현대 푸르미, 쌍용 플래티넘, 성미산, 십자성 마을
- 설치 일정이 상이하여 조건에 맞는 일부 가정을 선정
[ 실험 기간 ]
2014.09.25 ~ 2014.11.18
[ 활용 데이터 ]
실시간 총사용량 데이터 / 고객 설문(1회)
본 실험은 가정의 전기 에너지 사용 현황(사용량, 패턴 등)을 분석하여 세대별 특징에 따른 에너지
사용량 모델을 도출하고 이에 따른 사용량을 예측 하는 것에 목적이 있다.
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가정
+
에너지
플래너
세대별
특징
+
전기에너지
사용현황
에너지
사용량 모델
사용량
예측
+
실험 개요
실험 개요
본 실험은 가정의 전기 에너지 사용 현황(사용량, 패턴 등)을 분석하여 세대별 특징에 따른 에너지
사용량 모델을 도출하고 이에 따른 사용량을 예측 하는 것에 목적이 있다.
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3
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실험 개요
설치 사진
사용자가 직접 분전반에 설치 할 수 있습니다.
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실험 개요
설치된 제품 사진
분전반 종류에 상관없이 설치 가능합니다.
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9월 4주차
9월 5주차
10월 1주차
10월 2주차
10월 3주차
10월 4주차
10월 5주차
11월 1주차
11월 2주차
11월 3주차
수집 데이터 분석
설문 조사
설문 조사 분석
2차 설치
1차 설치
3차 설치
실험 개요
실험 일정
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60 가구
총 설치 가구
40 가구
데이터 수집 가구
(1개월 이상)
설문조사 가구
13 가구
데이터 수집
데이터 수집 현황
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데이터 수집 가구의 수
설치 후 경과 일 수의 분포

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데이터 수집
사전조사 : 설문 내용
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데이터 수집
사전조사 : 설문 대상
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평형의 분포
가족 구성원 수의 분포

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세대별 사용량
- 월간 전기 사용량은 정규 분포보다는 감마분포로 더욱 효과적으로 모델 됨
- 전기사용량 vs 세대원수/면적: 세대 면적에 따라 증가, 하지만 세대원수에 따라서는 큰 증가 없음
데이터 분석
데이터 분석 : 세대별 월간 사용량
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월별 사용량
세대원수(명)
월간 전기 사용량의 분포
전기 사용량 VS 세대원 수 / 면적

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기저 전력
- 일반적으로 약 150W의 전력이 상시 소비되고 있음  한달 사용량 약 110kWh
- 월 사용량의 증가에 비해 기저 사용량의 증가는 상대적으로 낮음  낮은 사용량에서 기저 관리가 더 중요
*기저전력: 전체 시간 단위 사용량의 하위 1퍼센트에 해당하는 값으로 정의
데이터 분석
데이터 분석 : 기저 전력
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기저 사용량의 분포
월간 사용량 vs 기저 사용량

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에너지 관심 지수
-서비스 이용 빈도, 누진 단계 이해도, 소비 전력 이해도를 평가하여 에너지 관심 지수 정의
-관심 지수는 5점 척도로 매우 관심 있음(5점)에서 전혀 관심 없음(1점)의 5단계로 구분
-관심 지수와 에너지 사용 패턴의 관계 분석
데이터 분석
데이터 분석 : 에너지 관심 지수
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설문 대상자 관심 지수의 분포

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에너지 관심 지수
- 에너지 관심 지수가 높은 고객들은 서비스 이용 빈도가 1일 2~3회 사용
- 누진 단계 및 소비 전력의 개념에 대해 어느 정도 이해를 하고 있는 상황
- 하지만, 누진 단계 별 요금 변화와 소비 전력의 상대/절대적 값에 대해서는 인지가 부족함
- 누진 단계 별 요금 변화와 가전기기별 사용 전력/전력량에 대한 관심이 있음
데이터 분석
데이터 분석 : 에너지 관심 지수
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15. COPYRIGHT © 2014 Encored Technologies, Inc.
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에너지 관심 지수
- 월간 전기 사용량이 높을수록 관심지수가 증가하는 경향이 있음  전기 요금이 현실적인 문제가 됨
- 에너지 관심지수가 높아도 기저사용량에는 큰 변화가 없음  기저 관리의 도구가 필요
에너지 관심지수가 높을 수록 더욱 큰 원으로 표현
데이터 분석
데이터 분석 : 에너지 관심 지수와 소비
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관심 지수 vs 기저 사용량

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사용 패턴
- 개별 가정의 전기 사용의 규칙성을 확인할 수 있는가? 요일별 규칙적 사용 패턴이 관찰됨
*세대별 사용량 예측의 기본 데이터로 활용
*규칙적 사용량 외의 것들을 결정짓는 요인은? 1)누진요금, 2)냉/난방
데이터 분석
데이터 분석 : 세대별 사용량 모델
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누진 단계에 따른
사용량 변화
- 누진 요금을 통한 절감의 수요 억제의 효과가 있는가?
- 즉, 소비자가 누진 단계를 인지하고 따라서 누진 단계 주변에서 사용량을 변화시키는가?
 실제 누진 단계 주변에서의 사용량의 변화가 없음
데이터 분석
데이터 분석 : 누진 요금의 이해
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변화 없음
증가?
감소!

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냉/온방 장치
- 온도에 따른 전기 사용량의 변화를 통하여 냉/온방 장치의 존재성을 파악
- 특정 시간대에 대하여 온도에 대한 민감도 측정  일부 사이트의 경우 온방 장치 탐지 됨
- 탐지된 냉/온방 장치는 개별 세대별 사용량 예측에 활용 가능
*가을에 걸친 데이터 분석 기간으로 온방 장치 탐색이 용이하지는 않았음
데이터 분석
데이터 분석 : 냉/온방 장치
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사용량 예측
- 세대별 모델을 통한 각 세대의 사용량 예측
- 5주간의 데이터로 학습 후 일간 사용량의 예측 오차 약 9%
시간별 사용량 예측 오차의 분포
일간 사용량 예측 오차율
데이터 분석
데이터 분석 : 세대별 사용량 예측
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전체 사용량 예측
- 세대별 모델을 통한 전체 마을의 일간 사용량 예측
- 약 96%의 정확도로 일간 사용량을 예측함
11/10 (월)
11/11 (화)
분석
데이터 분석 : 전체 사용량 예측 (Ensemble)
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Rule your bill!
에너지를 보는 것에서부터 시작해야 합니다.
[ 에너지 사용 현황 분석 ]
- 에너지의 사용량은 일반적인 정규분포를 따르지 않는다.
- 에너지에 대한 관심이 절감 혹은 효율적 에너지 사용에 연결되지 못하고 있다.
[ 누진 요금 ]
- 누진 요금에 대해서 이해하고 있더라도 이에 반응할 수 있는 도구가 없다.
- 누진 요금을 통해 에너지 절감을 유도하기 위해서는 제반 도구가 필요하다.
[ 에너지 사용 패턴 분석 ]
- 개별의 가정은 소비에 대한 패턴이 존재하기에 이를 통한 예측은 정확도가 높다.
- 냉/온방 장치의 사용이 패턴의 변화에 크게 기여한다.
- 추후 에너지 정책에 대한 의사 결정 도구로 활용이 가능하다.
결론
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결론

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감사합니다