환경정보와 상기 환경정보의 같은 시각의 부하정보를 수집하는 데이터 수집부;상기 부하정보를 군집으로 분류하기 위하여, 상기 환경정보와 상기 부하정보의 상관관계를 회귀분석하고 군집화하는 제 1 군집화모듈, 및 상기 제 1 군집화모듈의 군집화결과를 입력받고, 상기 부하정보의 시간과 주파수를 특징으로 하여, 상기 제 1 군집화결과를 다시 군집하는 제 2 군집화모듈을 포함하는 부하분류부; 및상기 부하분류부에 의해서 분류된 상기 군집 별로, 서로 다른 예측모델을 적용하여 부하를 예측하도록 구성되는 예측부가 포함되는 전력소모예측시스템.

제 1 항에 있어서, 상기 환경정보 중의 제 1 환경정보가 속하는 군집에 최적으로 적용되는, 상기 예측모델 중의 제 1 예측모델 및/또는 상기 예측모델 별 파라미터 중의 제 1 파라미터를 이용하여 예측한 제 1 결과, 및상기 환경정보 중의 제 2 환경정보가 속하는 군집에 최적으로 적용되는, 상기 예측모델 중의 제 2 예측모델 및/또는 상기 예측모델 별 파라미터 중의 제 2 파라미터를 이용하여 예측한 제 2 결과를 합산하여,예측된 부하를 출력하는 출력부가 포함되는 전력소모예측시스템.

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전력에너지의 소모량을 예측하는 방법에 있어서, 제 1 시간의 부하정보와 상기 제 1 시간의 환경정보를 획득하는 단계;획득된 상기 부하정보와 상기 환경정보의 상관관계를 회귀분석하여 상기 부하정보를 제 1 군집화하는 단계;상기 제 1 군집화의 군집화된 결과를 입력으로 하여, 상기 부하정보의 시간 및 주파수를 이용하여 상기 제 1 군집화된 부하정보를 제 2 군집화하는 단계; 및상기 제 2 군집화에서 군집화된 결과에 대응하여, 각 군집별로 전력소모의 예측모델을 대응시켜서 부하를 예측하는 단계; 및상기 각 군집별로 예측된 부하를 합산하여, 합산한 부하를 출력하여 전력소모량을 예측하는 단계가 포함되는,전력소모예측방법.

제 5 항에 있어서, 상기 환경정보는 온도정보를 포함하고, 상기 회귀분석의 결과는 아래쪽으로 볼록한 경향의 제 1 회귀선 및 수평한 경향의 제 2 회귀선이 포함되는 전력소모예측방법.

제 6 항에 있어서, 상기 제 1 회귀선은 온도에 의존적인 경향이고, 상기 제 2 회귀선은 온도에 독립적인 경향인 전력소모예측방법.

제 5 항에 있어서, 상기 제 2 군집화단계는, 부하신호에 필터뱅크를 이용하여 각 주파수 채널별로 신호를 추출하는 단계, 추출된 신호를 인코딩 기반 특징추출부에서 특징을 추출하는 단계, 및추출된 특징벡터를 이용하여 클러스터링을 수행하는 단계가 포함되는 전력소모예측방법.

제 5 항에 있어서, 상기 군집과 상기 예측모델을 대응시키는 단계에서, 비선형특징을 가지는 군집의 경우에는 LSTM 모델(Long short term memory)을 적용하고, 선형특징을 가지는 군집의 경우에는 AR 모델(auto-regressive)을 적용하는 전력소모예측방법.