그래프 기반 부하 분석

예시 데이터: Apt1_2016.csv 행 수: 503,715 분석구간: 2016-01-01 00:00:00 ~ 2016-12-15 20:00:00

  1. 2016년 1월 1일 분단위 시각화
    • 0~4 사이에 주로 머물며, 피크 시 10까지 도달하는 것을 확인
  2. 초기 14일 구간 시각화
    • 시간 단위로 다운샘플링
    • 변동은 적지만 시간/일 단위 피크가 존재하는 것을 확인
    • 구간당 평균과 최대값의 그래프 차이는 크며, 최대값으로 봤을때 변동성이 매우 큼을 확인
    • 따라서 순간순간의 변동을 예측하는 것은 어려울 것
    • 개별가구 관점에선 peak 를 지정하기 어려워 보인다

STL hourly 분석 (Y=Trend+Season+Resid) 1. STL 분석1 - Trend - 이 가구는 겨울, 특히 2월에 변동이 크고 6월까지 감소세를 보임. - 여름 기간엔 안정적으로 낮은 부하를 보임 - 10월부터 다시 사용량이 늘기 시작 2. STL 분석2 - Season - 너무 촘촘해서 잘 보이지 않지만 대체로 안정적 - 주 단위로 불안정해짐 3. STL 분석3 - Resid - 시간단위 다운 샘플링을 해도 2.5 이상의 잔차 성분이 많음 - 7월 중 음의 스파이크 발생, 급격한 부하 감소 있음

STL hourly max 분석 1. 변동이 훨씬커서 STL 상으론 유의미한 결과를 보기 어려움 2. 계절성을 봤을 때, 주 단위 파형이 형성되는것을 보아 주간 계절성 패턴을 가지는 것으로 짐작할 수 있음

STL Daily 분석 1. mean과 max 공통적으로 앞서 분석한 추세 및 계절성이 부드럽게 반영됨 2. 주간 계절성의 파형이 뚜렷하게 보임 3. 잔차의 수가 적어지고 명확해짐