실시간 전기 사용량 데이터로 전기요금 절감 자동 분석 툴 만들기

 

전기요금은 가정과 기업 모두에게 절감 여지가 큰 고정비용 중 하나입니다. 특히 여름과 겨울철에는 냉난방으로 인해 사용량이 급격히 늘어나면서 요금이 수직 상승하는 경우도 많습니다. 그런데 많은 사용자는 자신이 얼마나 전기를 사용하는지, 어떤 시간대에 많이 쓰는지, 어떤 기기가 전기 소모량이 높은지를 실시간으로 파악하지 못한 채 요금 고지서만 확인합니다. 이로 인해 불필요한 낭비가 반복되고, 효율적인 절약도 불가능해집니다.

 

공공 데이터 활용

 

 

필자는 이를 해결하기 위해 한국전력공사에서 제공하는 실시간 전력 사용 데이터를 기반으로, 사용자의 시간대별 전기 소비 패턴을 분석하고, 요금 절감 방안을 자동 제안해주는 툴을 만들었습니다. 이 시스템은 누구나 쉽게 전기요금을 절감할 수 있도록 도와주며, 실시간 데이터 활용과 자동 분석이라는 기술적 가치도 함께 갖추고 있습니다.

 

 

이 시스템의 핵심 목표

• 실시간 또는 일 단위 전기 사용량 데이터를 수집
• 시간대별 전기 사용량을 시각화하여 패턴 분석
• 누진 요금제에 맞춰 고비용 구간 자동 감지
• 자동으로 ‘절감할 수 있는 방법’ 추천
• 고전력 기기 예상 사용량 반영 → 피크타임 회피 유도

 

 

활용한 공공데이터 및 시스템 API

기관데이터제공방식비고

한국전력공사(KEPCO)	스마트미터 전력 사용량	API (등록 필요)	실시간 또는 일 단위
에너지마루 (에너지정보포털)	시간대별 요금제 정보	Open API	주택/일반용/계절별 구분
기상청	실시간 기온	REST API	냉난방 영향 예측용
전력거래소	시간대별 전력 부하 데이터	오픈 API	전력 수요 예측용 (고급 분석용)

 

 

시스템 구현 구조 요약

Step 1. 사용자 전기 사용량 데이터 수집

사용자는 한전에 AMI(Advanced Metering Infrastructure) 설치되어 있는 경우
스마트미터를 통해 자신의 실시간 사용량 데이터를 열람하거나 다운로드 받을 수 있습니다.

API 연동 또는 Excel 파일 처리 방식이 모두 가능합니다.

import pandas as pd

def load_power_data(filepath):
    df = pd.read_csv(filepath)
    df['사용시간'] = pd.to_datetime(df['시간'], format='%Y-%m-%d %H:%M')
    df['사용량(kWh)'] = df['전력량']
    return df[['사용시간', '사용량(kWh)']]

 

 

Step 2. 시간대별 소비 패턴 분석

def analyze_usage_pattern(df):
    df['시간대'] = df['사용시간'].dt.hour
    usage_by_hour = df.groupby('시간대')['사용량(kWh)'].mean()
    return usage_by_hour

 

시간대평균 사용량 (kWh)

00시	0.8
06시	1.5
09시	2.1
18시	3.7
22시	2.8

 

 

 

 

Step 3. 누진요금 구간 분석

주택용 전기는 다음과 같은 요금 구간이 적용됩니다 (2025 기준):

• 1단계: 1~200kWh (기본요금 + 저렴 단가)
• 2단계: 201~400kWh (중간 요금)
• 3단계: 401kWh 이상 (고율 요금)

def detect_nuzin_peak(df):
    df['누적사용량'] = df['사용량(kWh)'].cumsum()
    alerts = df[df['누적사용량'] > 400]
    if not alerts.empty:
        peak_time = alerts.iloc[0]['사용시간']
        return f"⚠️ 누진 3단계 진입 예상 시간: {peak_time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M')}"
    return "누진 3단계 도달 없음"

 

절감 방안 자동 제안

def suggest_saving(usage_by_hour):
    tips = []
    if usage_by_hour[18] > 3.0:
        tips.append("18시 이후 고전력 사용 줄이기 (예: 밥솥, 세탁기, 에어컨)")
    if usage_by_hour[10] < 1.0:
        tips.append("요금 낮은 오전 시간대에 세탁기, 청소기 운영 추천")
    return tips

 

 

 

실사용 예시

사용자 A – 가족 4인 가구

• 월간 전기 사용량: 약 420kWh
• 분석 결과: 18~21시 사이 에어컨, 밥솥, TV 사용 집중
• 조치: 에어컨 설정온도 조정 + 세탁기 오전 예약 → 370kWh로 감소
• 효과: 매월 전기요금 약 15,000원 절감

사용자 B – 1인 가구 워케이션 중

• 매일 에어컨 + 노트북 사용
• 자동 분석 결과, 누진 2단계 진입이 예상되자 알림 수신
• 다음 날부터 에어컨을 오전에 미리 가동해 3단계 진입 방지

 

 

추가 확장 가능 아이디어

• 📊 전력 소비 트렌드 그래프 자동 생성 (matplotlib, seaborn 활용)
• 📅 캘린더에 피크 시간 자동 표시 (iCal 연동)
• 🌡️ 기온 데이터와 연동하여 냉방/난방 예측 소비량 제공
• ⚙️ 전기요금 시뮬레이터: 기기별 사용량 입력 → 요금 예측
• 📲 모바일 앱으로 자동 알림 (누진 진입, 고사용 경고)

 

 

 

전기는 보이지 않지만, 매일 우리 삶을 지배하는 자원입니다. 그 사용량을 수동적으로 확인하는 것이 아니라,
실시간으로 분석하고, 절감 방안을 스스로 제안받는다면 에너지 소비는 더욱 합리적이고 효율적으로 바뀔 수 있습니다.

이 글에서 소개한 실시간 전력 사용 분석 툴은 단순한 데이터 뷰어를 넘어,
전기요금 구조, 사용 패턴, 시간대 요율을 함께 고려한 스마트한 생활 도우미 역할을 합니다.

향후에는 IoT 스마트 콘센트와 연동하여 기기별 제어 자동화,
AI 기반 예측 분석까지 더해져 개인 맞춤형 에너지 관리가 현실화될 수 있습니다.