• 사전 학습 data → 2019년 5월~9월 건물의 시간별 전력소비량
• T_data → 2020년 6월~7월 건물의 시간별 전력소비량

4주→ 학습, 1주→ 검증

• 입력 data→온도(℃), 습도(%), 일사량(W/m2), 실내외 온도차(℃), 시간(hour), 월(month), 일별 스케줄, 주별 스케줄을 적용하여 총10개의 입력 데이터

내년 전력소비량을 예측하는 모델

우리가 사용할 데이터

• 고객의 시간별 전력 소비량(전년도)

→ through EDS-Market

• 기상청 데이터 : 온도(℃), 습도(%), 실내외 온도차(℃), 시간(hour), 월(month), 일별 스케줄, 주별 스케줄을 적용하여 총10개의 입력 데이터

→ through 기상청공공데이터

LSTM+prophet

외기 온도, 1~3시간 전 외기 온도, 습도, 1~3시간 전 에너지 소비량 총 8개의 데이터