지속 가능성 강화: 고급 전력 소비 예측에 기반한 소비자 중심 분석

이 연구는 지수 평활법과 계절 자기회귀 적분 이동 평균(SARIMA) 모델을 활용하여 전력 소비를 정확하게 예측하는 중요한 도전을 다룹니다. 이 연구는 동적 에너지 환경에서 예측의 정확성을 향상시키는 것을 목표로 하며, 대량의 소비 데이터에 모델을 적용하는 강력한 방법론을 통해 유망한 결과를 보여줍니다. 지수 평활법은 0.469의 낮은 제곱 오차 합계(SSE)로 정확한 예측을 나타냅니다. 계절 ARIMA 구조를 가진 SARIMA는 지수 평활법보다 우수하며, 학습 데이터(2.21%)와 테스트 데이터(2.44%) 모두에서 더 낮은 평균 절대 백분율 오차(MAPE) 값을 달성합니다. 이 연구는 기술 채택과 미래 지향적인 의사 결정을 촉진하기 위해 MAPE 값이 낮은 SARIMA 모델의 채택을 권장합니다. 이 연구는 향상된 지속 가능성, 비용 절감, 및 커뮤니티와 산업을 위한 자원 배분 개선 등 정보에 기반한 에너지 계획의 사회적 함의를 강조합니다. 모델 분석, 기술 통합, 소비자 중심 접근 방식의 종합은 회복력 있고 효율적인 에너지 생태계로 나아가는 중요한 걸음으로 평가받습니다. 의사 결정자, 이해 관계자 및 연구자들은 변화하는 도전을 효과적으로 해결하고 에너지 효율성을 유지하면서 소비자를 강화할 수 있는 지속 가능하고 적응 가능한 소비자 중심 에너지 계획을 위한 연구 결과를 활용할 수 있습니다.