Abstract
As a result of AMI rapidly expanding and distributing its products, variety of services that utilize data on the use of electricity are increasing. In order to make these services more effective, missing metric data needs to be corrected, compensating for which Euclidean similarity is used to find customers with similar usage patterns. Throughout such a process, we propose a method for correcting missing data and provide comparison with the preceding methods.
AMI가 확대보급이 빠르게 진행되고 있고, 이에 따라 전력사용 데이터를 활용한 다양한 서비스들이 늘어나고 있다. 이러한 서비스를 효용성을 높이기 위해서 누락된 계량데이터들을 보정할 필요가 있다. 본 논문에서는 누락된 계량데이터의 보정을 위해서 유클리디안 유사도를 이용하여 사용량 패턴이 유사한 고객을 찾아 누락데이터를 보정하는 방식을 제안하고 선행 방식과의 비교자료를 제공한다.