SAS CURIOSITY CUP · 2024
전기차 충전 수요 예측
충전소 데이터가 부족한 상황에서 교통 흐름으로 충전 수요를 예측했습니다.
교통량 데이터를 활용한 전기차 충전 수요 예측 프로젝트입니다. 19개국 107개 팀이 참여한 SAS Curiosity Cup에서 데이터 분석 부문 2위를 수상했습니다.
접근 방법과 구현
교통량이라는 간접 신호
캘리포니아 I210 구간의 Caltrans PeMS 교통 데이터 700일 이상을 처리했습니다. 공개되지 않은 세부 충전소 이용 데이터를 교통 흐름으로 보완했습니다.
예측 파이프라인 구축
SAS Forecast Studio에서 ARIMAX, 지수평활, 신경망 모델을 비교했습니다. 예측 정확도와 계산 효율성을 고려해 신경망과 시계열을 결합한 스태킹 모델을 선택했습니다.
충전 수요 추정
차량 진출 비율, 교통량, 전기차 비율을 반영한 3단계 추정 방법을 구성했습니다. 히트맵과 시각화로 교통 패턴을 분석하고 예측 결과를 검토했습니다.