Django와 디지털 트원, AI(머신러닝)을 통합한 앱을 목표로 개발
데이터 모델링: Django의 ORM을 사용하여 물리적 객체를 표현하는 모델을 정의합니다. 센서 데이터, 장비 정보, 상태 등을 저장할 수 있는 모델을 만들 수 있습니다.
데이터 수집: IoT 기기 또는 센서에서 수집된 데이터를 Django 앱으로 전송하는 방법을 구현합니다. MQTT, HTTP API 등 사용 가능
실시간 데이터 시각화: 수집된 데이터를 시각적으로 표현하기 위해 다양한 라이브러리(예: Chart.js, D3.js)와 통합
사용자 인터페이스: 대시보드를 설계하여 사용자가 디지털 트윈의 상태를 모니터링하고, 분석하고, 의사 결정을 내릴 수 있도록 합니다.
알림 시스템: 특정 조건(예: 임계값 초과 시)에 따라 사용자에게 알림을 전송하는 기능을 추가
Django: 웹 애플리케이션 프레임워크
Django REST Framework (DRF): API 구축을 위한 라이브러리
데이터베이스: PostgreSQL, MySQL 등
Frontend: HTML, CSS, JavaScript, React
데이터 시각화 라이브러리: Chart.js, D3.js 등
센서 통신 프로토콜: MQTT 또는 REST API.
분석 및 머신러닝: 수집된 데이터를 기반으로 예측 모델을 구축하여 장비의 성능을 최적화하거나 유지보수 예측을 할 수 있습니다.
스마트폰 앱: Django REST API를 사용하여 모바일 애플리케이션을 개발하여 사용자 편의성을 높일 수 있습니다.
2024년 4월까지의 시군구별 전력 데이터를 시계열로 예측한 5월의 전력사용량을 실제 5월의 전력사용량과 비교하여 오차값을 통해 인사이트를 얻어보았다.
결과에 따른 가장 오차가 큰 시군구중 눈에 띄는 시군구는 광양, 포항, 울산남구, 평택, 당진 등 각자 대기업의 전력사용이 큰 곳으로 나타나는것을 확인할 수 있었다.
결과에 따라 오차가 작은 시군구는 주거지역으로 연내 안정적으로 전기수요가 유지되는곳으로 보인다.
MAE MSE 오차를 다음과 같이 그래프로 나타내어 보았다.
8월에 경우에 이름을 들어봄직한 대도시가 주로 7월까지의 데이터를 바탕으로한 예상을 넘는 모습을 볼수있었다. 이는 여름철 에어컨의 수요때문에 인구밀집 지역의 전기 사용 집중이 공장을 넘는 모습을 확인 할 수 있는 지표로 사용가능한 모습으로 확인된다.
5월까지와 달리, 경기도,서울, 특이하게 제주가 포함되었는데, 아마 무더운 날씨로 제주에서의 에어컨 사용량 + 휴가철 인원 집중으로 인한 전기 사용량이 폭팔적으로 늘어난것으로 예상해본다.
이러한 결과뿐만이 아닌 이전 30년의 의 데이터 또한 취합하여 분석해본다면 어느 시점에 어느 지역에 전력 소모량이 늘어나는지 알 수 있을 것으로 보이며 이를 통한 전력망 관리에 자동화와 지능화에 기여할 수 있을 것으로 보인다
작년도의 값 또한 예측에 포함되도록 코드를 추가하고, 결과에서 작년 실제값과 올해 실제 값, 올해 예측값을 한눈에 볼수있게 하였다.
이결과 원래 오차가 가장 컸던 청주시의 오차는 50% 줄어들었다. 하지만 또 다른 지역은 오차가 오히려 10%정도 커지는 결과도 볼수있었다.
단순한 ARIMA로 예측을 하기엔 전력사용량데이터의 선형적이지 않은 특성에 예측에 어려움을 겪을수있다. 이에 reg-arima, arimax 등의 통계적 모델 사용과 LSTM과 같은 딥러닝의 사용이 필요해 보인다
북구의 Predicted 8월 전력 사용량: 217078065.97, Actual 8월 전력 사용량: 253768088, 차이: 36690022.03, 실제 사용량 비율: 116.90%
동구의 Predicted 8월 전력 사용량: 140161855.89, Actual 8월 전력 사용량: 159180713, 차이: 19018857.11, 실제 사용량 비율: 113.57%
중구의 Predicted 8월 전력 사용량: 72277309.41, Actual 8월 전력 사용량: 85263973, 차이: 12986663.59, 실제 사용량 비율: 117.97%
남구의 Predicted 8월 전력 사용량: 1301160952.12, Actual 8월 전력 사용량: 1305434571, 차이: 4273618.88, 실제 사용량 비율: 100.33%
울주군의 Predicted 8월 전력 사용량: 968756006.36, Actual 8월 전력 사용량: 1058697584, 차이: 89941577.64, 실제 사용량 비율: 109.28%
