[데이터 분석 활용] 날씨로 예측하는 전력 소비량 - 1

 

날씨와 전력 소비량의 관계는 어떨까? 날씨 정보로 전력 소비량을 정확히 예측할 수 있을까?

 

더운 여름철과 추위가 찾아오는 겨울철에 전력 소비량이 높다는 사실은 누구나 알고 있다. 그러나 데이터 분석적 접근 방법을 통한다면 단순한 추정을 넘어서 구체적으로 날씨가 전력 사용량을 얼마나 끌어올리는지 알 수 있다. 또한 이를 통해 미래의 전력 소비량을 예측할 수 있고, 여기에 전력 생산 설비의 구성을 알면 전력을 생산하는 원료인 석탄과 가스 등의 의 수요도 예측할 수 있다. 

 

아래의 분석 과정은 길벗출판사에서 나온 '머신러닝 부트캠프 with 파이썬' 의 예제를 참조하였다. 여기서 활용한 기상데이터와 전력 사용 데이터는 모두 일본의 관공서에서 배포한 공개 데이터이다. 그러나 세부 코드의 저작권은 출판사에 있기에 여기에 적지 않는다. 다만 대략적 분석 과정을 소개하며 데이터 분석이 어떻게 이루어지고 활용되는지 정리하도록 하겠다. 

 

목표

일본 시코쿠 지방 4개 현의 전력 사용량이 날씨에 따라 어떻게 변하는지 알아보자. 여기에서 이용되는 데이터는 기상청 데이터와 전력 소비량 데이터이다.

 

기상청 데이터 – 시코쿠의 전체 기상 관공서에서 제공하는 1시간 간격 측정데이터로 아래와 같은 형태로 정리되어 있다. 

일시,시,기압(hPa)현지,기압(hPa)해수면,강수량(mm),기온(℃),습도(％),풍향・풍속(m/s)풍속,풍향・

2013-06-02 01:00:00,1,1002.4,1006.4,3.0,16.6,96,0.9,西北西,
2013-06-02 02:00:00,2,1002.1,1006.1,1.5,16.7,96,1.4,北西,
2013-06-02 03:00:00,3,1002.0,1006.0,0.5,16.8,96,0.6,西,
2013-06-02 04:00:00,4,1001.7,1005.7,1.0,16.8,91,2.1,東北東,
2013-06-02 05:00:00,5,1001.8,1005.8,0.5,16.7,92,1.0,北,0.0 .........

 

전력 소비량 데이터 – 시간별로 전력 사용량을 만kw 단위로 나타낸다. 2012년 7월 2일 부터 약 5년치의 데이터이다. 

DATE,TIME,실적(만kW)
2012/7/2,0:00,261
2012/7/2,1:00,256
2012/7/2,2:00,269
2012/7/2,3:00,289
2012/7/2,4:00,297 .....

데이터 시각화

이런 숫자로 나열된 데이터는 그래프를 통해 한눈에 눈에 들어오게 할 수 있다. 먼저 시간의 흐름에 따른 전력 소비량을 나타내면 다음과 같다. X 축의 처음시작점이 7월 2일로 200 일마다, 즉 대략 6개월에 한번 식 여름과 겨울철이 올때마다 전력 사용량이 많아 진다는 사실을 알 수 있다.  

 

데이터의 분포는 히스토그램으로 나타낼 수 있다. 다음은 X 축에 해당하는 기온을 나타낸 시간이 (날씨 데이터가 1시간 단위이기 때문) 2012-2016년 사이 약 5년동안 몇번이 되었는지 숫자로 나타낸다. 예를 들어 기온이 20도였던 시간을 모두 합치면 대략 800시간 정도 였음을 알 수 있다.

 

그럼 기온에 따른 전력 소비량의 변화는 어떨까? 그 결과 아래와 같이 온도의 변화(X축) 에 따라 전력 소비량(Y축) 의 관계를 산점도로 한눈에 볼 수 있다. 역시나 온도가 낮을때와 온도가 높을 때 전력 소비량이 늘어나고, 특히 전력 사용량 가장 높은 순간은 온도가 높을 때에 일어난다.  

 

다음에는 날씨 데이터에 머신러닝 알고리즘을 적용해 전력사용량을 회귀분석하는 시도를 해보겠다.