Proceedings of the KIEE Conference (대한전기학회:학술대회논문집)

The Korean Institute of Electrical Engineers (대한전기학회)
권호 표지

A Study for Customer Clustering Mechanism using Automatic Meter Reading Data

자동검침 데이터를 이용한 고객 분류 기법에 대한 연구

  • Kim, Young-Il (Information Communications Group, Korea Electric Power Research Institute (KEPRI)) ;
  • Shin, Jin-Ho (Information Communications Group, Korea Electric Power Research Institute (KEPRI)) ;
  • Song, Jae-Ju (Information Communications Group, Korea Electric Power Research Institute (KEPRI)) ;
  • Yi, Bong-Jae (Information Communications Group, Korea Electric Power Research Institute (KEPRI))
  • 김영일 (한국전력공사 전력연구원 정보통신그룹) ;
  • 신진호 (한국전력공사 전력연구원 정보통신그룹) ;
  • 송재주 (한국전력공사 전력연구원 정보통신그룹) ;
  • 이봉재 (한국전력공사 전력연구원 정보통신그룹)
  • Published : 2008.07.16
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Abstract

배전선로의 효과적인 운영을 위해 최근 들어 자동검침 데이터를 활용한 부하분석에 대한 연구가 진행되고 있다. 일반적인 부하분석 방식은 자동검침 고객의 데이터를 이용하여 대표 부하패턴을 생성하고 이를 이용하여 미 검침 고객의 부하패턴을 생성하여, 전체 배전선로의 회선 및 구간에 대한 15분/시간/일/주/월 단위의 최대부하 및 부하패턴 등을 분석하는 방법이다. 기존에는 고객을 분류하기 위해 계약종별 코드만을 사용하였으나, 같은 계약종별 코드를 갖는 고객이라 하더라도 부하패턴이 다른 경우가 많아서 부하분석의 정확도를 떨어뜨렸다. 본 연구에서는 고객의 계약종별 코드뿐 아니라 다양한 고객속성 정보와 15분 단위 자동검침 데이터를 이용하여 k-means 기법을 통해 고객을 분류하는 방식을 제안하였다.

Keywords