Python과 시계열 데이터를 활용한 전기차 충전기 에너지 스파이크 감지 방법

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

데이터 분석

대상자

• 데이터 분석가, 소프트웨어 개발자, 에너지 모니터링 시스템 개발자
• 중간 수준의 Python 기술과 시계열 데이터 분석 경험을 가진 개발자에게 유용

핵심 요약

• pandas 라이브러리를 활용한 시간 시계열 데이터 전처리로 이상 소비 패턴 탐지
• Matplotlib를 사용한 에너지 소비 시각화로 간단한 이상치 식별 가능
• 피크 감지 알고리즘 적용으로 하드웨어 고장 또는 운영 이상 신호를 실시간으로 탐지 가능

섹션별 세부 요약

1. 데이터 처리

• pandas를 사용해 충전 세션 데이터의 시간 기반 구조 분석
• 결측치 처리 및 정규화를 통한 데이터 정제
• 시간 간격 기반 데이터 그룹화로 패턴 분석 용이

2. 시각화 및 분석

• Matplotlib를 활용한 에너지 소비 추이 시각화로 이상치 식별
• 차트를 통해 시간대별 전력 소비 분포 확인 가능
• 심플한 시각화로 복잡한 데이터의 이상 신호를 직관적으로 파악

3. 피크 감지 적용

• 시계열 데이터에서 피크 감지 알고리즘을 적용해 비정상적인 전력 사용 탐지
• 임계값 설정을 통해 하드웨어 오류 또는 운영 이상 식별
• 실시간 모니터링에 적합한 경량 처리 방식

결론

• pandas와 Matplotlib의 조합으로 비교적 간단한 구현이 가능하며, 다른 센서 데이터에도 적용 가능
• 피크 감지 알고리즘의 임계값 조정이 중요하며, 실시간 모니터링 시스템에 유용한 접근 방식