Collapse of Machine Learning

Behind the Meter 태양광과 전기자동차, 그리고 수요관리로 인해 더 이상 머신 러닝식 매칭 방식으로는 미래를 예측할 수 없음.
패턴 인식 방식의 전통적인 통계적 방식으로 회귀할 것으로 상

Localization

지역적으로 국가적으로 특징이 매우 다르기 때문에 기존에 사용하던 상용 프로그램의 정확도를 개별 프로젝트에 대해 장담할 수 없음
분산발전원의 확산으로 인해 도매시장 중심의 대형 프로그램으로는 지역에서 일어나는 장기 변화를 감지할 수 없음.

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Long-Term Scenario Generation

계통 계획 수립 및 발전기 투자 계획에는 반드시 합리적인 장기 예측 알고리즘과 장기 시나리오가 필요합니다.
장기 시나리오는 탄탄한 통계적 근거를 바탕으로 필요한 통계적 정보를 추출하고 강조할 수 있어야 합니다.

필요한 통계적 특성을 반영.
예를 들어 계통 예비력 계산에 필요한 신재생에너지 변동량 고려 장기 신재생에너지 시나리오 제작
지역적 특성을 반영.
탄탄한 통계적 근거
Machine Learning 기반의 과학적 연산