📋 고객 및 계약 정보

📋 고객 기본 정보

👤 고객명: ***
🔢 고객번호: 0806011935
📑 계약종별: 일반용(을)고압A
⚡ 계약전력: 400kw

💰 시간대별 전력량 요금

기본요금 시간대 여름(6~8) 봄,가을(35,910) 겨울(11~2)
2 7220 경부하 92.8 92.8 99.8
3 7220 중간부하 145.7 115.3 145.9
4 7220 최대부하 227.8 146.0 203.4

⏰ 부하 시간대 안내 (제주 기준)

  • 경부하: 22:00 ~ 08:00 (10시간)
  • 중간부하: 08:00 ~ 16:00 (8시간)
  • 최대부하: 16:00 ~ 22:00 (6시간)

※ 토요일: 최대부하 → 중간부하 / 공휴일: 최대부하/중간부하 → 경부하

📊 종합 대시보드

⚡ 2025년 11월 운영 성과

분석 기간: 2025.11.15 ~ 2025.12.14 (30일)

⚡
총 전력사용량
21,792
kWh

📊 일평균: 726 kWh

📊
최대수요
89.1
kW
활용률
22.3%

📅 발생일: 12월 05일

💰
전력량요금
320
만원

💡 절감 잠재력: ~32 만원 (10% 절감 시)

🌱
탄소 배출량
10.01
톤 CO₂
나무 환산
🌲 455그루

📊 배출계수: 0.4594 kgCO₂/kWh

💵
kWh당 평균단가
146.9원
🕐
피크 빈발 시간
10시
🌡️
평균기온
11.7°C
📅
분석 기간
30일

⚖️ 부하율

34%

0% 30% 50% 70% 100%

💡 부하율이란?

전력을 하루 종일 얼마나 고르게 사용했는지를 보여주는 지표입니다.

📊 쉬운 예시
• 하루 최대 100kW를 사용하는 건물이 있다고 가정합니다.
• 만약 24시간 내내 100kW를 쓴다면 → 부하율 100%
• 실제로는 낮에만 많이 쓰고 밤에는 적게 쓰므로 → 부하율 34%

📈 의미
• 높을수록: 24시간 고르게 사용 (공장, 냉동창고 등)
• 낮을수록: 특정 시간에 집중 사용 (일반 사무실)

📐 산정식

총 사용량 ÷ (최대수요 × 24h × 일수) × 100
= 21,792kWh ÷ (89kW × 24h × 30일) × 100
= 34%

💡 보통: 일반적인 사무용 건물 수준입니다. 피크 시간대 부하 분산으로 개선 가능합니다.

📊 설비 활용 현황

충분
활용률 22.3%

0% 40% 60% 80% 90% 100%

💡 설비 활용률이란?

설비(변압기) 용량 대비 실제 최대수요 비율을 나타냅니다.

📐 산정식
최대수요 ÷ 설비용량 × 100
= 89kW ÷ 400kW × 100
= 22.3%

📊 상태 기준
• 적정 (60~80%): 안정적 운영 + 적정 여유 확보
• 양호 (50~60%, 80~90%): 효율적 활용 상태
• 주의 (90% 이상): 피크 시 용량 초과 가능성
• 여유 (40~50%): 부하 증설 여력 있음
• 충분 (40% 미만): 충분한 여유 용량 보유

※ 고압 고객의 계약전력은 변압기 용량과 연동되어 설비 교체 없이는 변경이 제한됩니다.

💡 충분: 설비 용량에 충분한 여유가 있습니다. 향후 부하 증설 시 추가 설비 투자 없이 대응 가능합니다.

경부하 7,238 kWh (33.2%)

중간부하 8,384 kWh (38.5%)

최대부하 6,170 kWh (28.3%)

📈 일별 전력 사용량 추이

⚡ 시간대별 부하 분석

부하별 전력 사용량 구성

💡 부하 분석 인사이트

💰 부하 이전 시뮬레이션

시나리오: 최대부하 시간대 사용량의 10%를 중간부하로 이전

이전 가능량: 617 kWh

예상 절감액: 35,476원/월

※ 실제 절감액은 운영 환경에 따라 달라질 수 있습니다.

📊 최대수요 관리

💡 최대수요 분석

📊 평균 최대수요: 50.2 kW (계약전력의 12.5%)

⚠️ 고부하 일수: 0일 (계약전력 90% 초과)

💡 여유 전력: 310.9 kW

✅ 양호: 계약전력 활용률이 적정 수준입니다. 계약전력 감축을 검토할 수 있습니다.

⚡ 피크 발생 상세 분석

📊 피크 발생 요일 분석

💡 피크 관리 인사이트

⚡ 피크 발생 패턴 분석

🕐 피크 집중 시간

  • 1위: 10시 (8회, 26.7%)
  • 2위: 11시 (6회, 20%)
  • 3위: 15시 (4회, 13.3%)

📊 부하구분별 피크

  • 최대부하 시간대: 73.3%
  • 중간부하 시간대: 23.3%
  • 경부하 시간대: 3.3%

💡 피크 관리 권고

⚠️ 피크의 73.3%가 최대부하 시간대에 발생합니다.
→ 10시~11시 부하 분산 필요

🌡️ 시간대별 전력 사용 패턴

📅 시간-요일별 히트맵

📆 요일별 사용 패턴 분석

💡 요일별 패턴 인사이트

📆 요일별 사용 패턴 분석

📈 사용량 순위

  • 최고: 수요일 (924 kWh)
  • 최저: 일요일 (485 kWh)
  • 최고-최저 차이: 90.7%

📊 주중 vs 주말

  • 주중 평균: 844 kWh
  • 주말 평균: 490 kWh
  • 주중이 주말보다 72.2% 더 사용

📉 변동성 분석

  • 가장 불안정: 금요일 (CV: 20.7%)
  • 가장 안정적: 월요일 (CV: 5.8%)

❄️ HDD/CDD 분석

📊 HDD/CDD 분석 결과

📈 분석 결과

• HDD 기준온도: 18°C

• CDD 기준온도: 25°C

• 총 누적 HDD: 190.0°C·days (30일)

• 총 누적 CDD: 0.0°C·days (0일)

• 중립 구간 일수: 0일

⚡ 에너지 사용 패턴

• HDD(난방): 값이 커질수록 사용량이 늘어나는 경향

→ HDD 1°C·day 증가 시 평균 54.1 kWh 변화

💡 시사점

• 이번 기간은 주로 난방 영향입니다. 실내 설정온도 소폭 조정과 외기 활용 최소화로 절감 여지가 큽니다.

• 비업무시간 잔류가동/자동모드 과다 여부를 점검해 주세요.

🌡️ 엔탈피 기반 공조부하 분석

💡 엔탈피 분석 인사이트

▶ 한 눈에 요약

  • 효율 구간: 엔탈피 30.3 ~ 43.8 kJ/kg 범위에서 전력 사용이 가장 안정적입니다.
  • 아래 얇은 색 막대는 구간별로 가장 많이 나타난 예상 공조 모드(난방/환기/냉방)를 뜻합니다.
  • 효율 구간을 벗어날수록 냉방·제습 또는 난방 필요도가 커져 사용량이 늘 수 있습니다.
  • 업무시간은 비업무시간보다 평균 115.5% 더 사용하는 경향이 있습니다.

📅 계절별 전력 사용 패턴 분석

💡 계절별 분석 인사이트

❄️ 겨울철 전력 사용 패턴

  • 분석 기준: 온도 11.3°C, 풍속 3.3m/s
  • 최대 사용 조건: 바람 불어 더 추운 날 (체감↓) (평균 34.8 kWh)
  • 최소 사용 조건: 칼바람 없는 강추위 (추위) (평균 25.9 kWh)
  • 조건별 차이: 최대-최소 간 34.3% 차이 발생
  • 💡 절감 팁: 풍속이 높은 날은 외기 침입을 줄이고 예열 운전을 권장합니다.

🌱 탄소 배출량 추정

🌳 탄소 배출 인사이트

🌱 탄소 배출 현황

분석기간 총 배출량 10.01 톤 CO₂
일평균 배출량 333.7 kg CO₂
총 전력 사용량 21,792 kWh
배출계수 0.4594 kgCO₂/kWh

🌳 환경 영향 환산

🌲 455

그루의 나무가 1년간 흡수하는 CO₂와 동일

(나무 1그루 연간 CO₂ 흡수량: 약 22kg 기준)

💡 탄소 저감 잠재력

전력 5% 절감 시 -0.5 톤 CO₂
전력 10% 절감 시 -1 톤 CO₂
💡 권장사항
피크 시간대 부하 분산으로
연간 약 6 톤 CO₂ 저감 가능

💰 요금 분석

일별 전력량 요금 추이

시간대별 요금 구성

💡 요금 분석 인사이트

📊 요금 현황

  • 분석기간 총 요금: 320만원
  • 일평균 요금: 10.7만원
  • 최고 요금일: 2025-12-03 (18.9만원)
  • 최저 요금일: 2025-11-16 (4.1만원)
  • 요금 변동폭: 14.8만원 (CV: 38.1%)

📅 주중/주말 비교

  • 주중 평균: 13.2만원/일
  • 주말 평균: 5.6만원/일
  • 주중이 주말 대비 134.2% 더 높음

⏰ 시간대별 요금

  • 경부하 (22~08시): 72.2만원 (22.6%)
  • 중간부하: 122.3만원 (38.2%)
  • 최대부하 (피크): 125.5만원 (39.2%)

💡 요금 절감 시나리오

🎯 시나리오 1: 최대부하 10% 절감

피크 시간대 사용량 10% 감축 시
약 12.5만원/기간 절감 가능

🔄 시나리오 2: 부하 이전 (Peak → Off-Peak)

최대부하 5%를 경부하 시간대로 전환 시
약 4.1만원/기간 절감 가능

✅ 실천 방안:

  • 경부하 비중(22.6%)이 낮습니다. 심야 시간 활용(예: ESS 충전, 예냉/예열)을 검토하세요.
  • 요금 변동성(CV 38.1%)이 높습니다. 일별 사용량 편차 원인을 분석하세요.

📊 청구요금 비교 분석

📊 청구요금 상세 비교

📅 당월

기본요금 931,380원
사용량요금 3,108,202원
기타요금 848,838원
총 청구요금 4,888,420원

📅 전월

기본요금 931,380원
사용량요금 3,019,991원
기타요금 875,009원
총 청구요금 4,826,380원

📅 전년동월

기본요금 895,280원
사용량요금 3,400,094원
기타요금 941,936원
총 청구요금 5,237,310원

📈 변화 분석

전월 대비

📈 +1.3%

62,040원

전년동월 대비

📉 -6.7%

-348,890원

🔮 전력 사용량 예측 분석

💡 예측 분석 요약

🔮 AI 예측 결과

📊 예측 기간 총 사용량: 25,030 kWh

📈 일평균 예측: 807 kWh

⬆️ 최대 예측: 1,077 kWh (01/05)

⬇️ 최소 예측: 517 kWh (12/25)

※ Prophet, ARIMA, XGBoost 모델의 앙상블 예측 결과입니다.

📋 다음 달 예상 청구 내역

💡 절감 방안 및 권고사항

❄️ 겨울철 에너지 관리

현재 12월 기준 | 권장 실내온도: 18~20°C

📋 핵심 관리 포인트

  • 난방 부하 집중 - 실내온도 20°C 유지로 난방에너지 7~10% 절감
  • 동파 방지 vs 과잉 난방 - 야간 최저온도 설정으로 균형 유지
  • 단열 강화 - 문틈·창문 틈새 차단으로 열손실 방지
  • 예열 운전 - 출근 전 경부하 시간대 예열로 피크 분산

⚡ 즉시 실행 권장

✓ 난방 온도 적정화 ✓ 틈새바람 차단 ✓ 야간 온도 설정

⚠️ 피크 위험도: 높음

🌸 다음 시즌 준비: 봄철 에너지 관리

다가오는 계절을 대비하여 미리 준비하면 효과적입니다.

🔧
에어컨 필터 사전 점검

🔧
냉방 시스템 시운전

🔧
조명 센서 점검

💰 연간 절감 잠재력 분석

최대수요 5% 절감 시

약 39만원

피크 관리로 기본요금 절감

최대부하 10% → 중간부하 이전

약 43만원

시간대별 요금 차이 활용

총 절감 잠재력

연 81만원 💰

위 방안 종합 적용 시

📌 상시 적용 가능한 절감 방안

⏰ 피크타임 관리

  • 최대부하 시간대(10-12시, 14-17시) 고부하 설비 순차 가동
  • 비필수 설비의 경부하 시간대(22-08시) 가동 전환
  • 최대수요 모니터링으로 피크 사전 대응

💡 에너지 효율 개선

  • LED 조명 교체 및 조도 센서 활용
  • 공조 설비 정기 점검 및 필터 교체
  • 대기전력 차단 콘센트 활용

🔄 부하 이전 전략

  • 경부하 시간대 예냉/예열 운전 활용
  • 전기온수기 등 축열 설비 야간 가동
  • 대용량 설비 가동시간 조정

📊 스마트 모니터링

  • 전력 모니터링 시스템으로 실시간 사용량 파악
  • 구역별/설비별 사용량 분석
  • 이상 사용 패턴 자동 알림 설정

📊 상세 데이터 테이블

일자 총사용량(kWh) 최대수요(kW) 경부하(kWh) 중간부하(kWh) 최대부하(kWh) 요금(원)
12/14 (일) 610 38.6 610 0 0 60,839
12/13 (토) 488 29.1 182 306 0 62,810
12/12 (금) 822 53.6 217 318 287 126,409
12/11 (목) 863 67.8 189 354 320 135,631
12/10 (수) 859 72.6 181 333 345 136,745
12/09 (화) 875 67.2 205 345 325 136,892
12/08 (월) 814 54.2 208 324 283 125,507
12/07 (일) 518 29.9 518 0 0 51,666
12/06 (토) 562 34.6 190 372 0 73,245
12/05 (금) 1,100 89.1 240 435 425 173,798
12/04 (목) 1,074 78.6 240 440 393 168,221
12/03 (수) 1,193 89.0 236 506 452 189,211
12/02 (화) 767 52.0 189 303 276 119,045
12/01 (월) 761 50.1 183 304 274 118,383
11/30 (일) 412 23.8 412 0 0 41,121
11/29 (토) 515 31.5 175 341 0 67,129
11/28 (금) 775 54.6 183 313 280 120,715
11/27 (목) 778 51.5 202 319 258 119,055
11/26 (수) 789 52.2 209 309 271 121,107
11/25 (화) 832 59.8 189 331 312 130,678
11/24 (월) 728 50.4 184 287 257 112,506
11/23 (일) 474 27.1 474 0 0 47,263
11/22 (토) 494 30.7 170 324 0 64,222
11/21 (금) 695 49.5 172 274 249 107,790
11/20 (목) 800 59.2 173 329 298 125,938
11/19 (수) 857 63.6 183 346 328 135,415
11/18 (화) 789 52.5 177 330 282 123,154
11/17 (월) 717 49.9 173 289 254 111,241
11/16 (일) 410 20.9 410 0 0 40,958
11/15 (토) 421 22.2 165 256 0 53,786

📊 보고서 생성 정보

생성일시: 2026년 01월 12일 17:33:08
분석 기간: 2025.11.15 ~ 2025.12.14
데이터 건수: 일별 30건 | 시간별 720건

계약 정보: 일반용(을)고압A | 계약전력 400 kW

분석 도구: R 4.x | plotly | ggplot2 | dplyr | kableExtra

이 보고서는 인터랙티브 차트를 포함하고 있습니다.
차트에 마우스를 올려 상세 정보를 확인하고, 확대/축소 등의 기능을 활용하세요.

💡 Tip: 그래프 범례를 클릭하면 특정 데이터를 숨기거나 표시할 수 있습니다.