제주 전력수요·SMP 예측 AI 및
재생에너지 입찰관리 시스템 (RE-BMS)

모두의 창업 1라운드 진출 — 멘토링·사업계획서 작성용 종합 학습 허브
작성일: 2026-10-30 제출 마감: 2026-12-01 13:00 (활동보고서·증빙·사업계획서) 소요 학습 시간: 약 12~16시간 (4주 로드맵)

0.프로젝트 3분 요약 (엘리베이터 피치)

핵심 가설 — 제주도에 설치된 숨은 태양광(Behind-the-Meter, BTM)이 한전 계통 전력수요에 숨겨진 핵심 변수다. 태양광이 활발한 낮에는 자가소비로 계통수요가 줄고 일몰 후 급증하는 덕 커브(Duck Curve)가 발생한다. 이 숨겨진 태양광을 기상변수(일사량·전운량)로 간접 모델링해 예측 정확도를 높였다.

무엇을 만들었나: 기상 데이터와 KPX 실시간 데이터를 결합해 제주도 전력수요(1~24시간)와 SMP(계통한계가격)를 예측하는 딥러닝 시스템. 여기서 한 걸음 더 나아가 재생에너지 발전사업자가 KPX 시장에서 입찰가·입찰량을 최적화할 수 있는 RE-BMS(입찰관리 시스템)로 확장했다.

7.83%
SMP 예측 MAPE
0.736
결정계수 R²
1,564
통과한 테스트 수
q10/50/90
분위수 신뢰구간 출력
구분내용
데이터EPSIS(전력거래소, 5분/시간별), 공공데이터포털 제주 전력수급, 기상청 제주 기상관측
모델BiLSTM + Stable Attention v3.1 (파라미터 249,952개), Quantile Loss, 앙상블(LSTM/BiLSTM/TFT)
제품FastAPI 서버, Streamlit 대시보드(v4), React 웹앱(v6 RE-BMS), React Native 모바일(v5)
운영Docker·Nginx 배포, Prometheus 모니터링, 매시간 자동 데이터 수집 크롤러
⚠️ 멘토링에서 가장 많이 받을 질문: "예측 모델"은 기술이고, "입찰 최적화·수익 개선"이 사업이다. 사업계획서는 반드시 후자 중심으로 쓴다. "AI 정확도 7.83%"가 아니라 "발전사업자의 입찰 수익을 X% 개선"이 고객 가치다.

1.도메인 지식 — 한국 전력시장

1-1. 시장 구조와 주체

주체역할우리와의 관계
한국전력거래소 (KPX)전력거래 시장 운영. 하루전시장(DAM)·당일시장(RTM) 운영입찰 대상 시장. EPSIS 데이터 제공
한국전력 (KEPCO)발전·송배전·판매. 유일한 구매자(단일구매자 방식)계통수요 데이터의 원천
발전사업자전력 생산·판매. 재생에너지 사업자가 우리 고객RE-BMS의 목표 고객
전력거래중개인소규모 발전사업자 대행 입찰경쟁자이자 잠재 고객

1-2. 핵심 개념 — 반드시 암기

SMP (계통한계가격)
전력시장에서 마지막으로 거래된 발전기의 입찰가격. 전력의 시장가격. 시간별·지역별로 결정되며 제주는 육지와 별도 계통이므로 제주 SMP가 따로 형성된다. 우리 모델의 예측 대상.
DAM / RTM
하루전시장(Day-Ahead Market): 전날 10시까지 다음날 24시간 입찰. 당일시장(Real-Time Market): 당일 1~2시간 전 입찰. 입찰 마감 시간이 정해져 있어 예측 시점이 중요하다.
덕 커브 (Duck Curve)
태양광이 몰리는 낮에 계통수요가 움푹 파이고, 일몰 직후 급등하는 수요 곡선. 제주는 재생에너지 비중이 높아 변동이 극심하다. 우리 핵심 가설의 출발점.
예비율 (예비력률)
(공급능력 − 수요) / 수요. KPX 기준 15% 미만 관심, 10% 미만 주의, 5% 미만 위험 단계. 우리 대시보드의 3단계 경보 기준.
불균형 정산 (정산 페널티)
입찰량과 실제 발전량의 차이에 대한 벌칙 요금. 예측이 틀어지면 수익이 깎인다 → 예측 정확도 = 수익으로 직결. 우리 제품의 핵심 가치 제안.
10구간 입찰
가격 구간을 10개로 나눠 입찰하는 KPX 방식. 어느 구간에 얼마를 걸지 결정하는 것이 입찰 최적화 → RE-BMS의 핵심 기능.

1-3. 제주도라는 특수성

  • 도서 분리 계통: 제주는 해저케이블(제주~육지 HVDC)로 연결된 독립 계통. 육지 전력 수출입에 제약이 있어 자체 수급 균형이 중요 → 가격 변동성 큼.
  • 재생에너지 비율 전국 최고 수준: 풍력·태양광 비중이 높아 발전량 예측 오류가 시장 전체 리스크로 확대.
  • 덕 커브 심화: BTM(뒷면) 태양광 확산으로 계통수요 왜곡 — 순수 수요 데이터만으로는 패턴을 놓친다 → 기상 피처 결합의 정당성.
  • 4차 산업·그린뉴스 정책 수혜 지역: 제주 스마트그리드 시범도시 등 정부 프로젝트와의 접점 확보 가능.

1-4. 규제·정책 흐름 (2026 시점 체크 필요)

  • 전력산업법상 발전사업 면허 및 전력거래중개인 등록제 — 우리가 기술 SaaS만 파는지, 중개 서비스까지 하는지에 따라 규제 범위가 달라짐 → 멘토 질문 필수
  • 전력거래규칙 개정: 재생에너지 예측 의무화·정산 제도 변화 (KPX 규칙 개정 추이跟踪 필요)
  • 집단에너지·PPA(직거래) 제도: 한전 PPA, 산단 PPA 확대 — 고객 구도가 바뀌는 변수
  • 데이터: EPSIS·공공데이터포털 이용조건 (상업적 재배포 제한 여부 확인 → 법리슨 멘토 질문)

1-5. 시장 규모 파악용 기초 숫자

아래 수치는 멘토링 전 최신치로 업데이트해야 한다 (각 기관 발표 기준). 사업계획서의 시장성(TAM/SAM/SOM) 근거가 된다.
  • 제주도 내 신재생 발전사업자 수·총 설비용량 (제주도 에너지종합계획, KPX 신재생 설비현황)
  • 전국 재생에너지 발전사업자 수 (한국에너지공단 등록 기준)
  • 전력거래중개인 수·중개 수수료율 (KPX 등록 현황)
  • 재생에너지 발전량 예측 의무화 대상 확대 일정

2.기술 구현 — 프로젝트 기술 완전 정리

2-1. 데이터 파이프라인

EPSIS (KPX 5분/시간별) ─┐ 공공데이터포털 (제주 전력수급) ─┼─→ 크롤러(tools/crawlers) ─→ CSV 저장 ─→ 검증·보간 기상청 (제주 기상관측) ─┘ (매시간 자동 수집) (data/) (pandas 선형보간) │ 피처 엔지니어링 ←──────┘ (THI·HDD/CDD·태양광·시간·래그) │ 시계열 분할(7:1.5:1.5) → 스케일링(학습셋만 fit) │ 모델 학습 (MPS) → 모델 레지스트리

데이터 소스 상세

소스데이터주기비고
EPSIS전국 실시간 전력수급, SMP5분 / 시간크롤러로 자동 수집
공공데이터포털제주 전력수급현황 (계통수요·공급능력·예비율)시간ZIP 일괄 다운로드
기상청기온·일사량·지중온도·이슬점 등시간18개 기상 피처

2-2. 피처 엔지니어링 (우리의 차별화)

피처 그룹내용도메인적 의미
기상 파생THI(온습도지수, August-Roche-Magnus), Wind Chill, HDD/CDD냉방·난방 수요를 기온만보다 정밀하게 반영
태양광 간접 모델링일사량·전운량 기반 solar_featuresBTM 태양광의 계통수요 마이너스 효과 포착 (핵심 가설)
시간 파생hour/dayofweek/month의 sin/cos 인코딩, is_weekend, is_holiday주기성 + 한국 휴일 효과
래그/롤링smp_lag_1h~24h, 이동통계자기상관 활용
수급수요·공급·재생에너지 비율가격 형성의 공급측 변수

2-3. 모델 아키텍처 — BiLSTM + Stable Attention v3.1

입력 (24h × 22피처) / 전력수요모델: 168h × 17~18피처 ↓ BiLSTM 3층 (hidden 128 ×쌍방향) ↓ Stable Attention (중요 시점 가중) ↓ Quantile 출력층 (q10 / q50 / q90) ↓ 24시간 미래 예측 + 신뢰구간

학습 안정화 기법 (면접·멘토링에서 설명할 수 있어야 할 것)

  • Quantile Loss: 점 예측이 아닌 구간 예측 → 불확실성까지 출력 (커버리지 89.4%, 80% 신뢰구간 기준)
  • Huber Loss: 이상치에 강건 (SMP 스파이크 대응)
  • Early Stopping (patience 25) + Gradient Clipping: 과적합·학습 발산 방지
  • Noise Injection: 데이터 증강 효과
  • 앙상블: LSTM/BiLSTM/TFT 가중평균·스태킹
  • 데이터 누수 방지 원칙: 스케일러는 학습셋에만 fit, 시계열 순서 유지 분할 (train 70 / val 15 / test 15)

평가 지표 해설 (숫자를 말로 설명하는 연습)

지표값멘토에게 설명하는 법
MAPE7.83%"24시간 뒤 가격을 평균 7.8% 오차로 맞춘다"
MAE8.93원"평균적으로 kWh당 9원 가량 빗나간다" (SMP 단위: 원/kWh)
R²0.736"가격 변동의 74%를 설명한다"
Coverage89.4%"실제값이 제시한 구간 안에 90% 가까이 들어온다 — 리스크 관리에 쓸 수 있다"

2-4. 신뢰성 엔지니어링 (이 프로젝트의 숨은 강점)

테스트 1,564개 (pytest) — CI/CD에서 자동 실행. 상용 수준 품질 관리.
이상탐지 5종 — Z-Score, IQR, Isolation Forest, Autoencoder, 앙상블. 입력 데이터 이상을 자동 감시.
XAI 5종 — SHAP, Integrated Gradients, Attention 시각화 등. "AI가 왜 그렇게 예측했는지"를 고객에게 설명 가능 → 전력업계 유관 부서 설득 근거.
시나리오 분석 — What-if·민감도·탄력성 분석. 정책 시뮬레이션 부가서비스로 확장 가능.

2-5. 기술 스택 한눈에

계층기술
MLPython 3.10+, PyTorch (MPS — Apple Silicon GPU), Optuna AutoML, MLflow 실험추적
백엔드FastAPI, Prometheus 메트릭, Locust 부하테스트
프론트Streamlit(v4 실시간 경보), React 18+TS+Vite(v6 입찰), React Native(v5 모바일)
인프라Docker, docker-compose, Nginx(Basic Auth), GitHub Actions CI/CD, codecov

2-6. 멘토에게 설명할 때의 기술 화법

  • ❌ "BiLSTM 3층에 Quantile Loss 썼습니다" → ⭕ "가격이 90% 확률로 이 구간에 있음을 알려주므로, 사업자는 리스크를 관리하며 입찰할 수 있습니다"
  • ❌ "MAPE 7.83%입니다" → ⭕ "예측이 빗나갈수록 불균형 정산 페널티가 커지는데, 저희 오차율은 이를 얼마나 줄여주는지로 환산하면…" (→ 멘토에게 환산 방법 질문!)
  • ❌ "테스트 1,564개 통과" → ⭕ "금융권 수준의 검증 프로세스로 상용화 품질을 확보했습니다"

3.시스템 아키텍처 — RE-BMS 제품 구조

┌──────────────────────────────────────────────────────┐ │ RE-BMS v6.0 │ ├───────────────┬───────────────┬────────────────────────┤ │ Desktop Web │ Mobile Web │ FastAPI Backend │ │ (React+Vite) │ (React+Vite) │ (Python + PyTorch) │ └───────────────┴───────────────┴────────────────────────┘ │ │ │ └───────────────┴──── API ───────┘ │ EPSIS ─→ 크롤러 ─→ CSV ─→ LSTM 모델 ─→ 예측 (q10/50/90) (매시간 자동) (models/smp/)

핵심 화면 7개 (web-v6)

  1. Dashboard — 시장·포트폴리오 KPI 종합
  2. SMP 예측 ⭐ — 24h 가격 예측 + 신뢰구간 그래프
  3. 입찰 관리 ⭐ — 10구간 입찰가·입찰량 설정 (KPX DAM/RTM)
  4. 정산 ⭐ — 수익·불균형 정산 현황
  5. Portfolio — 제주 20개 발전소 모니터링
  6. Map — Leaflet 기반 발전소 위치 지도
  7. Analysis — 수익성·민감도 분석

API 엔드포인트

엔드포인트기능
GET /api/v1/smp-forecastSMP 24시간 예측 (q10/q50/q90 + confidence)
GET /api/v1/market-statusDAM/RTM 시장 상태
GET /api/v1/resources제주 발전소 20개 목록
GET /api/v1/health헬스체크

대시보드 v4 (운영 모니터링)

  • KPX 실시간 연동 — 현재수요·예비율·발전소별 출력
  • 예비율 3단계 경보 (관심 15%↓ / 주의 10%↓ / 위험 5%↓) + Email/Slack 알림
  • 60hz.io 스타일 다크 테마 — "미국 GE가 전력계통을 모니터링하는 방식"을 레퍼런스로 한 UI 신뢰감

4.4주 학습 로드맵

목표: 멘토링 시 "이 팀은 시장도 기술도 아는 팀"이라는 인상을 주는 것. 매주 3~4시간씩.

1주차 — 우리 프로젝트를 우리 말로 설명하기

  • 이 페이지 §0~§3 통독 + README·docs/RE-BMS_v6_기술문서.md 재독
  • 3분 스피치 연습: 문제(덕커브·불균형정산) → 솔루션(예측+입찰최적화) → 근거(MAPE 7.83%, 테스트 1,564)
  • 용어 카드(§9) 20개 암기 — SMP, DAM, RTM, 예비율, 불균형정산, 10구간 입찰
  • 직접 대시보드 띄워보기: streamlit run src/dashboard/app_v4.py → 스크린샷 확보

2주차 — 시장·고객 조사

  • 고객 후보 리스트업: 제주 재생에너지 발전사업자, 전력거래중개인, ESCO, 제주도청·KEPCO 자회사
  • 경쟁사 조사: 기존 전력거래중개 서비스, 에너지 AI 스타트업 (예: 가격예측·입찰대행사)
  • 시장 규모 숫자 수집 (§1-5) — 출처 명시된 최신치로
  • KPX 전력거래규칙 중 입찰·정산 파트 훑기 (KPX 홈페이지 규칙 원문)

3주차 — 사업모델 캔버스 초안 + 사업계획서 뼈대

  • 사업모델 캔버스 9블록 작성 (§5 참고)
  • 사업계획서 목차 초안 (§6) — 각 장에 "우리가 아는 것 / 모르는 것" 표시
  • "모르는 것"을 멘토 질문(§7)으로 변환

4주차 — 멘토링 실행 + 사업계획서 1안 작성

  • 멘토링 전: §8 체크리스트 점검, 질문 우선순위 표시, 녹음 허가 받기
  • 멘토링 직후 24시간 내: 피드백 메모 → 사업계획서에 반영
  • 사업계획서 1안 → 12/1 마감 역산 일정 확정

5.사업화 방향 정리 (멘토와 토론할 후보)

안모델수익원강점리스크
A. SaaSRE-BMS 구독 (발전사업자/중개인용)월 구독료 + 사용량 과금확장성, 우리가 이미 만든 제품고객 수 적음, 세일즈 사이클 긺
B. 입찰대행 (중개)예측 기반 입찰 대행·성과급거래액 수수료 / 수익 개선 쉐어고객 몰입도 높음, 수익 큼전력거래중개인 등록 필요 (규제)
C. B2G·B2B 리서치제주도·KEPCO·KPX 대상 수요예측·시나리오 분석 용역용역 계약초기 현금흐름, 레퍼런스 확보확장성 낮음, 사업성 낮게 평가될 수 있음
D. 라이선스/API예측 API를 에너지 IT기업에 제공API 호출 과금개발만 하면 됨국내 시장 좁음
💡 흔한 조합: C(초기 용역으로 현금+레퍼런스) → A(SaaS 정기매출) → B(고수익). 1인~소규모 팀이면 A+C 병행이 무난. 이 순서 자체를 멘토에게 물어보자.

고객 발굴 체크포인트 (문제-솔루션 핏 검증)

  • 제주 소규모 태양광·풍력 사업자는 지금 누가 입찰을 대행하나? 수수료율은?
  • 불균형 정산 페널티로 실제 얼마를 잃고 있나? (인터뷰로 3곳 이상 확보 = 사업계획서 최강 근거)
  • 예측 정확도가 1%p 개선될 때 수익이 얼마 늘어나는가? (₩/p% 환산식 만들기)

6.사업계획서 표준 구조와 우리 초안

장내용우리 프로젝트에서 쓸 소재
1. 개요아이디어 요약, 사업목표"AI 전력가격 예측 기반 재생에너지 입찰 최적화 SaaS"
2. 시장분석시장규모(TAM/SAM/SOM), 경쟁사, 트렌드재생에너지 확대 정책, 제주 특수성, 덕커브 심화
3. 사업모델고객, 가치제안, 수익모델§5의 A~D 중 선택 + 근거
4. 기술/제품차별성, 완성도, 로드맵MAPE 7.83%, 신뢰구간, XAI, 테스트 1,564, 3종 클라이언트
5. 경쟁우위진입장벽, 경쟁력제주 데이터 축적, BTM 태양광 간접모델링 특허 가능성
6. 마케팅/판매고객획득 경로KPX 중개인 제휴, 제주도 에너지 협력사, 초기 무료 PoC
7. 운영계획일정, 조직, 역할개발 완료 → 파일럿 고객 3곳 → 유료 전환
8. 재무계획손익추정, 자금사용계획정부지원금 사용처 (개발·인증·마케팅)
9. 위험분석리스크와 대응규제 변화, 대형사 진입, 데이터 의존성

모두의 창업 1라운드 특성 (2026)

  • 국가 단계별 창업지원의 시작 단계 — 예비창업자·초기 창업자 대상 폭넓은 문호 (일반·기술·로컬 트랙)
  • 경쟁률이 높음 (1차 5,000명 중 1,100명 2라운드 진행 사례) → 명확한 사업화 의지 + 실행력 어필 필수
  • 핵심 평가: 대표자 역량·아이템 시장성·사업계획 실현 가능성. 기술의 화려함이 아니라 "누가, 왜, 얼마를 내고 사는가"
  • 지원금은 사업화 자금 — 사용계획의 구체성이 감점 방지 포인트

7.멘토 질문 리스트 ★ (사업계획서 작성 지원)

우선순위: 🔴 반드시 물어야 함 · 🟡 중요 · 🟢 있으면 좋음. 복사해서 멘토링 전에 1페이지로 출력하세요.

A. 사업 방향 · 사업모델 🔴

A1기술(예측 AI)과 서비스(입찰대행) 중 어느 쪽을 회사의 정체성으로 잡아야 사업계획서에서 유리한가요?→ §5의 A~D 안 선택을 멘토 판단으로 좁히기
A2SaaS 구독과 수수료(성과급) 모델 중 이 시장에서 검증된 과금 구조는 무엇인가요? 초기 1년은 어떤 조합이 좋을까요?
A31인(소규모) 팀으로 이 사업을 할 때 치명적인 구멍은 무엇이고, 어떤 역량을 먼저 보강해야 하나요?
A4제주도에 한정된 사업 vs 전국 확장 설계 — 1라운드 사업계획서는 어느 범위로 쓰는 게 좋나요?
A5"예측 정확도"를 고객이 체감하는 가치(수익 개선)로 환산하는 설득 논리를 어떻게 구성하면 좋을까요?

B. 고객 · 시장 검증 🔴

B1첫 고객(파일럿)은 누구로 잡아야 하나요? 제주 소규모 발전사업자 / 전력거래중개인 / 에너지 IT사 중 추천과 이유는?
B2고객 인터뷰는 몇 곳·어떤 질문으로 해야 "문제-솔루션 핏"을 증빙할 수 있나요? 사업계획서에 어떤 형태로 넣나요?
B3이 시장의 실제 결제 의사·가격대(월 얼마가 현실적인지) 감을 잡을 수 있는 방법이 있을까요?
B4TAM/SAM/SOM을 이 사업에 맞게 어떻게 쪼개야 하나요? 제주 시작 가정에서 설득력 있는 숫자 만드는 법은?
B5경쟁사(기존 중개인, 에너지 AI 기업) 대비 우리의 진짜 차별점을 심사위원이 납득할 한 문장으로 뽑는다면?

C. 규제 · 자격 🔴

C1입찰 대행까지 하려면 전력거래중개인 등록(요건·비용·기간)이 필수인가요? SaaS만 팔 때는 규제 밖인가요?
C2KPX 전력거래규칙·재생에너지 예측의무화 흐름이 우리 사업에 기회인가요, 위협인가요? (의무화되면 발전사가 자체 예측을 함)
C3EPSIS·공공데이터 기반 상업 서비스의 데이터 이용 규제(저작·재배포 제한) 리스크는 없나요? 확인 방법은?

D. 사업계획서 작성법 자체 🔴

D1모두의 창업 1라운드(→2라운드)에서 떨어지는 사업계획서의 공통 실수 3가지는 무엇인가요?
D2기술 기반 사업계획서에서 기술 파트는 어느 깊이까지 써야 하나요? (MAPE, 신뢰구간 같은 지표를 어떻게 써야 심사위원에게 좋게 보이나요?)
D3아직 매출이 없는 단계에서 "실현 가능성"을 보여주는 최선의 방법은? (파일럿 LOI, 인터뷰 증빙, 데모 영상 중 효과적인 것)
D41인 팀의 약점(조직·실행력)을 사업계획서에서 어떻게 커버하나요? (채용 계획·어드바이저 명시가 유효한지)
D5정부지원금 사용계획(예산 편성)에서 심사에서 감점되는 항목과 안전한 항목은 무엇인가요?
D6활동보고서·증빙 자료(마감 12/1) 관리에서 실수하기 쉬운 포인트가 있나요?

E. 기술 신뢰성 · 로드맵 🟡

E1현재 성능(MAPE 7.83%, R² 0.736)을 상용 서비스의 "판매 가능한 수준"이라고 할 수 있나요? 부족하다면 목표치는?
E2입찰 최적화(10구간) 로직을 상용화하려면 예측 외에 무엇이 더 필요한가요? (리스크 관리·백테스팅 프레임 등)
E3제주 1개 계통 데이터로 학습한 모델의 다른 지역 확장성을 어떻게 설명해야 하나요?
E4특허·IP 전략: BTM 태양광 간접 모델링 기법으로 출원 가치가 있나요? 있다면 언제부터?

F. 일정 · 다음 단계 🟡

F112/1 제출까지 남은 한 달의 우선순위: 사업계획서 완성 vs 고객 인터뷰 vs 데임 개선 — 무엇에 시간을 쓸까요?
F22라운드 진출 대비 지금부터 준비할 것 (매출 발생, 법인 설립, 어워드 등)이 있나요?
F3이 사업의 다음 투자/지원 프로그램(시드·액셀러레이팅·TIPS 등) 자연스러운 이동 경로는?

G. 네트워크 · 자원 🟢

G1제주/전력 분야에서 이야기해보면 좋은 사람·기관(도청, KEPCO 자회사, 협회)을 소개해 주실 수 있나요?
G2재무모델(3개년 추정) 작성을 도와줄 만한 자료나 예시가 있을까요?

8.멘토링 전 체크리스트

항목상태
3분 스피치 (문제→솔루션→근거) 녹음해서 3분 이내인지 확인☐
대시보드 데모 로컬 실행 확인 (인터넷 안 돼도 보여줄 수 있게)☐
질문 리스트(§7) 중 🔴 15개 우선 인쇄, 순서 확정☐
우리가 모르는 숫자(시장규모·수수료율)를 "모른다"고 솔직히 말할 준비 — 아는 척 금지☐
녹음/메모 허가 요청, 멘토링 후 24시간 내 정리 일정 확보☐
이력서·포트폴리오(깃허브·스크린샷) 준비 (대표자 역량 질문 대비)☐
12/1 마감 역산 일정표 (사업계획서 초안 11/20, 검토 11/25, 제출 11/28 권장)☐

9.용어 사전 (멘토링 5분 전 복습용)

시장 · 제도
  • SMP (System Marginal Price) — 계통한계가격. 전력 시장가격 (원/kWh).
  • DAM (Day-Ahead Market) — 하루전시장. 전날 입찌는 다음날 24시간 거래.
  • RTM (Real-Time Market) — 당일시장. 실시간 균형을 맞추는 시장.
  • KPX — 한국전력거래소. 시장 운영자.
  • KEPCO — 한국전력. 단일구매자.
  • 예비율 — 공급여력 비율. 15/10/5% 기준 3단계 경보.
  • 불균형 정산 — 입찰량≠실발전량에 대한 페널티 정산.
  • 10구간 입찰 — KPX 가격 구간별 입찰 방식.
  • 전력거래중개인 — 발전사업자 대행 입찰 업. 등록제.
  • PPA — 전력직거래계약. 재생에너지 직판.
  • HVDC — 제주~육지 해저직류송전. 제주 계통의 수출입 창구.
기술 · 모델
  • BTM (Behind-the-Meter) — 수용가 숨은 태양광. 계통수요 데이터에 숨어있는 발전.
  • 덕 커브 — 낮의 수요 골짜기 + 일몰 급등 패턴.
  • LSTM / BiLSTM — 시계열 순환신경망 / 양방향 확장.
  • Attention — 입력 시점별 중요도 가중 메커니즘.
  • Quantile Loss — q10/q50/q90 분위수를 출력하는 손실함수 → 신뢰구간.
  • MAPE — 평균절대백분율오차. 우리: 7.83%.
  • Coverage — 신뢰구간이 실제값을 포함한 비율. 우리: 89.4%.
  • XAI — 설명가능 AI (SHAP, Integrated Gradients 등).
  • MPS — Apple Silicon GPU 학습 백엔드.
  • 데이터 누수 (leakage) — 미래 정보가 학습에 새는 것. 스케일러 학습셋 fit으로 방지.

— 작성 근거: README.md, docs/RE-BMS_v6_기술문서.md, PROGRESS_REPORT.md, 모두의 창업 공개 자료. 시장 수치는 멘토링 전 최신 출처로 업데이트 필요 —