태양광 예측 / 집합자원 최적화
DSC6 연구 현황
현황을 불러오는 중
현재 성과
기반 검증지금 하는 일
데이터와 검증 환경 준비
최적화 목표
수익 S = 매전수익 − W
W = 0.1 × Σ SMP × k × 집합 절대오차
예측 개선과 배분 개선의 효과를 분리해 측정합니다.데이터 진단
전처리와 오류 구조부터 확인아래 기여도는 L1 모델의 2025년 2월 개발 검증과 참조 배분 기준입니다. 서로 겹치는 분류이므로 비율을 합산하지 않습니다. 원인이나 제거 효과를 뜻하지 않습니다.
예보 불일치와 집합 편향
같은 동결 모델의 1월과 2월 진단입니다. 2월은 이미 탐색한 개발 검증 구간이며 인과 효과나 독립 성능 검증이 아닙니다.
예보 차이에 따른 오차
2025년 1월2025년 2월
행 수와 정산 기여 보기
| 월 / 차이 | 발전소-시간 | 정규화 MAE | W 기여 |
|---|
두 원 예보가 있는 행만 수치 구간에 포함합니다. W 기여는 오차 상쇄를 반영한 회계적 분해이며 음수도 가능합니다. 구간을 제거했을 때의 개선량이 아닙니다.
그룹별 시간대 편향
2025년 1월2025년 2월
(예측 − 실적) / 그룹 설비용량. 양수는 과대 예측입니다. 각 시간대에 1월 31일, 2월 28일을 집계했습니다. 시각은 구간 끝입니다.
A그룹 2월 15시는 평균이 음수지만 가격 가중 중앙값은 양수입니다. 평균을 빼는 보정이 절대오차 정산에 최적인 것은 아닙니다. 보정값을 적용하지 않았습니다.
개선의 불확실성
진단 준비 중
원자료 감사
검증 이력입니다. 원본을 다시 읽지 않은 갱신은 새 무결성 검사로 간주하지 않습니다.
월별 전체 관측 비율
미관측 발전량을 0으로 채우지 않습니다. 눈, 음영, 고장으로 보이는 저출력도 실제 목표값일 수 있어 일괄 삭제하지 않습니다.
학습과거 발전소 이력
조기 종료12월 / 2월
구성 학습1월 / 3월
후속 검증2월 / 4월
봉인 검증5월
겨울과 봄의 시계열 분할입니다. 현재 완료 모델은 겨울 분할만 있습니다. 여름의 253개소 완전 관측이 없어 연간 일반화는 확인되지 않았습니다.
Train / Valid 학습 곡선
발전소별 용량 정규화 MAE입니다. Valid는 12월 조기 종료 구간이며 2월 정산 W와 다릅니다. 모델마다 가중치가 달라 곡선 높이로 모델 순위를 정하지 않습니다.
TrainValid점선: 선택 반복
실험과 판단
같은 검증 구간끼리 비교합니다. 단일 구간의 개선은 잠정 결과이며 자동 승격하지 않습니다.
| 실험 | 상태 / 구간 | 참조 배분 W | 탐색 배분 W | 판단 |
|---|
기대, 실제 결과, 다음 결정
너비 탐색 계획
여러 방법을 선별한 뒤 깊이 검증계획은 실행 완료와 구분합니다. 각 계열의 소수 후보를 같은 시계열 검증으로 비교하고, 무거운 연산은 순차 큐 하나로 처리합니다.
가설별 배경과 제한
체크리스트
실행 환경
HeXA와 공유자원 측정 시각 확인 중
Windows 여유 RAM 24 GiB와 커밋 여유 20%를 모두 검사합니다. 임계값 초과 시 이 연구의 작업만 안전하게 중단합니다. 감시만으로 호스트 재부팅 방지를 보장할 수는 없습니다.