이 게시물은 Marubeni Power International의 데이터 과학 선임 관리자인 Hernan Figueroa와 공동으로 작성되었습니다.
마루베니 파워 인터내셔널 (MPII)는 미주에서 전력 비즈니스 플랫폼을 소유하고 투자합니다. MPII의 중요한 수직 분야는 전력 인프라의 탄소 집약도를 줄이는 데 중요한 재생 에너지 및 에너지 저장 자산에 대한 자산 관리입니다. 재생 가능 전력 자산으로 작업하려면 예측 가능하고 반응이 빠른 디지털 솔루션이 필요합니다. 재생 가능 에너지 생성 및 전력 시장 조건이 지속적으로 변화하기 때문입니다. MPII는 기계 학습(ML) 입찰 최적화 엔진을 사용하여 전력 자산 관리 및 거래에서 업스트림 의사 결정 프로세스를 알리고 있습니다. 이 솔루션은 시장 분석가가 전력 자산 수익성에 최적화된 데이터 기반 입찰 전략을 설계하고 수행하는 데 도움이 됩니다.
이 게시물에서는 Marubeni가 강력하고 비용 효율적인 Power Bid Optimization 솔루션을 구축하기 위해 광범위한 AWS 분석 및 ML 서비스를 사용하여 시장 의사 결정을 최적화하는 방법을 알아봅니다.
솔루션 개요
전력 시장은 전력 및 에너지 거래를 통해 전력 공급망의 전력 공급과 수요의 균형을 맞추고 다양한 전력망 안정성 요구 사항을 충족할 수 있습니다. MPII 자산 운영자와 같은 시장 참가자는 전력 자산에서 이익을 얻기 위해 이러한 전력 시장에 전력 및 에너지 수량을 지속적으로 입찰하고 있습니다. 시장 참가자는 자산의 수익성을 높이기 위해 여러 시장에 동시에 입찰을 제출할 수 있지만 자산 능력 제한 및 응답 속도는 물론 기타 자산 운영 제약 조건과 해당 시장의 상호 운용성을 고려해야 합니다.
MPII의 입찰 최적화 엔진 솔루션은 ML 모델을 사용하여 다양한 시장 참여를 위한 최적의 입찰가를 생성합니다. 가장 일반적인 입찰은 실제 거래일 1일 전에 제출해야 하는 일일 전 에너지 입찰과 거래 시간 75분 전에 제출해야 하는 실시간 에너지 입찰입니다. 이 솔루션은 전력 자산의 동적 입찰 및 운영을 오케스트레이션하며 ML 모델에서 사용할 수 있는 최적화 및 예측 기능을 사용해야 합니다.
Power Bid Optimization 솔루션에는 특정 역할을 수행하는 여러 구성 요소가 포함되어 있습니다. 관련된 구성 요소와 각각의 비즈니스 기능을 살펴보겠습니다.
데이터 수집 및 수집
데이터 수집 및 수집 계층은 모든 업스트림 데이터 원본에 연결하고 데이터를 데이터 레이크에 로드합니다. 전력 시장 입찰에는 최소 XNUMX가지 유형의 입력이 필요합니다.
- 전력 수요 예측
- 일기 예보
- 시장 가격 기록
- 전력 가격 예측
이러한 데이터 소스는 API를 통해서만 액세스됩니다. 따라서 수집 구성 요소는 인증, 풀 모드의 데이터 소싱, 데이터 사전 처리 및 데이터 스토리지를 관리할 수 있어야 합니다. 데이터는 매시간 가져오기 때문에 수집 작업을 오케스트레이션하고 예약하는 메커니즘도 필요합니다.
데이터 준비
대부분의 ML 사용 사례와 마찬가지로 데이터 준비는 중요한 역할을 합니다. 데이터는 다양한 형식의 서로 다른 소스에서 가져옵니다. ML 모델 교육에 사용할 준비가 되기 전에 다음 단계 중 일부를 거쳐야 합니다.
- 도착 시간을 기준으로 시간별 데이터 세트를 통합합니다. 완전한 데이터 세트에는 모든 소스가 포함되어야 합니다.
- 표준화, 정규화 또는 보간과 같은 기술을 사용하여 데이터 품질을 향상시킵니다.
이 프로세스가 끝나면 선별된 데이터가 준비되고 추가 소비를 위해 사용할 수 있게 됩니다.
모델 교육 및 배포
다음 단계는 에너지 구매 및 판매를 위한 최적의 시장 입찰가를 예측할 수 있는 모델을 교육하고 배포하는 것입니다. 성능 저하 위험을 최소화하기 위해 Marubeni는 앙상블 모델링 기법을 사용했습니다. 앙상블 모델링은 여러 ML 모델을 결합하여 예측 성능을 향상시키는 것으로 구성됩니다. Marubeni는 외부 및 내부 예측 모델의 출력을 가중 평균으로 앙상블하여 모든 모델의 강점을 활용합니다. Marubeni의 내부 모델은 LSTM(Long Short-Term Memory) 아키텍처를 기반으로 하며, TensorFlow에서 잘 문서화되고 구현 및 맞춤설정이 쉽습니다. 아마존 세이지 메이커 TensorFlow 배포 및 기타 여러 ML 환경을 지원합니다. 외부 모델은 독점적이며 해당 설명은 이 게시물에 포함할 수 없습니다.
Marubeni의 사용 사례에서 입찰 모델은 게시에 사용된 목적 함수의 수정된 버전을 사용하여 수익을 극대화하기 위해 수치 최적화를 수행합니다. CAISO의 에너지 저장 기회.
SageMaker를 통해 Marubeni는 단일 환경에서 ML 및 수치 최적화 알고리즘을 실행할 수 있습니다. 이는 내부 모델 교육 중에 수치 최적화의 출력이 예측 손실 함수의 일부로 사용되기 때문에 매우 중요합니다. 수치 최적화 사용 사례를 해결하는 방법에 대한 자세한 내용은 다음을 참조하십시오. Amazon SageMaker 처리를 통해 일정, 라우팅 및 할당과 같은 수치 최적화 문제 해결.
그런 다음 추론 엔드포인트를 통해 해당 모델을 배포합니다. 새로운 데이터가 주기적으로 수집되기 때문에 모델은 시간이 지남에 따라 부실해지기 때문에 재교육이 필요합니다. 이 게시물 뒷부분의 아키텍처 섹션에서는 모델의 수명 주기에 대한 자세한 내용을 제공합니다.
강력한 입찰 데이터 생성
시간 단위로 이 솔루션은 전력이 시장에 제공되어야 하는 최적의 수량과 가격을 예측합니다. 입찰가. 수량은 MW로 측정되고 가격은 $/MW로 측정됩니다. 입찰은 예상 및 인지된 시장 조건의 여러 조합에 대해 생성됩니다. 다음 표는 최종 결과의 예를 보여줍니다. 입찰 곡선 Marubeni의 로스엔젤레스 사무실 근처 예시적인 거래 노드에서 운영 시간 17에 대한 출력.
날짜 | 시간 | 시장 | 장소 | MW | 가격 |
11/7/2022 | 17 | RT 에너지 | LCIENEGA_6_N001 | 0 | $0 |
11/7/2022 | 17 | RT 에너지 | LCIENEGA_6_N001 | 1.65 | $80.79 |
11/7/2022 | 17 | RT 에너지 | LCIENEGA_6_N001 | 5.15 | $105.34 |
11/7/2022 | 17 | RT 에너지 | LCIENEGA_6_N001 | 8 | $230.15 |
이 예는 전력 가격이 최소 $1.65인 경우 80.79MW 전력, 전력 가격이 최소 $5.15인 경우 105.34MW, 전력 가격이 최소 $8인 경우 230.15MW에 입찰할 의사가 있음을 나타냅니다.
독립 시스템 운영자(ISO)는 미국의 전기 시장을 감독하고 가장 경제적인 방법으로 전기 그리드 신뢰성을 유지하기 위한 입찰을 낙찰하고 거부하는 일을 담당합니다. CAISO(California Independent System Operator)는 캘리포니아에서 전력 시장을 운영하고 다음 입찰 기간 전에 매시간 시장 결과를 게시합니다. 분석가는 현재 시장 상황과 그에 상응하는 곡선을 상호 참조하여 최적의 수익을 추정할 수 있습니다. Power Bid Optimization 솔루션은 새로 들어오는 시장 정보와 새로운 모델 예측 출력을 사용하여 향후 입찰을 업데이트합니다.
AWS 아키텍처 개요
다음 그림에 설명된 솔루션 아키텍처는 앞에서 제시한 모든 계층을 구현합니다. 솔루션의 일부로 다음 AWS 서비스를 사용합니다.
- 아마존 단순 스토리지 서비스 (Amazon S3) 다음 데이터를 저장합니다.
- 다양한 출처의 가격, 날씨 및 부하 예측 데이터.
- 모델 학습에 사용할 준비가 된 통합 및 증강 데이터.
- 출력 입찰 곡선은 매시간 새로 고쳐집니다.
- 아마존 세이지 메이커 추론 엔드포인트를 통해 최적화된 입찰을 제공하기 위해 모델을 교육, 테스트 및 배포합니다.
- AWS 단계 함수 데이터 및 ML 파이프라인을 모두 조정합니다. 우리는 두 가지 상태 머신을 사용합니다.
- 데이터 수집을 오케스트레이션하고 모든 소스가 수집되었는지 확인하는 하나의 상태 시스템.
- ML 파이프라인과 최적화된 입찰 생성 워크플로를 오케스트레이션하는 하나의 상태 머신.
- AWS 람다 수집, 사전 처리 및 사후 처리 기능을 구현하려면:
- 소스당 하나의 함수로 입력 데이터 피드를 수집하는 세 가지 함수.
- 훈련을 위해 데이터를 통합하고 준비하는 하나의 기능.
- SageMaker 내에 배포된 모델의 엔드포인트를 호출하여 가격 예측을 생성하는 하나의 함수입니다.
- 아마존 아테나 개발자 및 비즈니스 분석가에게 분석 및 문제 해결을 위해 생성된 데이터에 대한 SQL 액세스를 제공합니다.
- 아마존 이벤트 브리지 일정에 따라 이벤트에 대한 응답으로 데이터 수집 및 ML 파이프라인을 트리거합니다.
다음 섹션에서는 워크플로에 대해 자세히 설명합니다.
데이터 수집 및 준비
매시간 데이터 준비 Step Functions 상태 시스템이 호출됩니다. 각 데이터 수집 Lambda 함수를 병렬로 호출하고 3개가 모두 완료될 때까지 기다립니다. 데이터 수집 기능은 각각의 소스 API를 호출하고 지난 XNUMX시간 동안의 데이터를 검색합니다. 그런 다음 각 함수는 수신된 데이터를 각각의 SXNUMX 버킷에 저장합니다.
이러한 함수는 정규화 또는 인덱싱과 같은 표준 데이터 조작을 위한 빌딩 블록을 제공하는 공통 구현 기준을 공유합니다. 이를 달성하기 위해 Lambda 계층을 사용하고 AWS 성배,에 설명 된대로 AWS Chalice와 함께 AWS Lambda 계층 사용. 이를 통해 모든 개발자가 동일한 기본 라이브러리를 사용하여 새로운 데이터 준비 로직을 구축하고 구현 속도를 높일 수 있습니다.
1개의 소스가 모두 수집 및 저장되면 상태 시스템이 데이터 준비 Lambda 함수를 트리거합니다. 전력 가격, 날씨 및 부하 예측 데이터는 JSON 및 문자로 구분된 파일로 수신됩니다. 각 파일의 각 레코드 부분에는 데이터 피드를 XNUMX시간의 시간 프레임을 포함하는 하나의 데이터 세트로 통합하는 데 사용되는 타임스탬프가 있습니다.
이 구조는 완전한 이벤트 기반 워크플로우를 제공합니다. 학습 데이터 준비는 예상 데이터가 모두 수집되는 즉시 시작됩니다.
ML 파이프 라인
데이터 준비 후 새 데이터 세트는 Amazon S3에 저장됩니다. EventBridge 규칙은 Step Functions 상태 시스템을 통해 ML 파이프라인을 트리거합니다. 상태 시스템은 두 가지 프로세스를 구동합니다.
- 입찰 곡선 생성 모델이 최신인지 확인
- 성능이 저하되거나 모델이 특정 일수보다 오래된 경우 자동으로 모델 재교육 트리거
현재 배포된 모델의 수명이 최신 데이터 세트보다 특정 임계값(예: 7일)만큼 오래된 경우 Step Functions 상태 머신은 새로운 추론 엔드포인트를 훈련, 테스트 및 배포하는 SageMaker 파이프라인을 시작합니다. 모델이 아직 최신 상태이면 워크플로는 ML 파이프라인을 건너뛰고 입찰 생성 단계로 이동합니다. 모델의 상태에 관계없이 새로운 시간별 데이터 세트가 제공되면 새로운 입찰 곡선이 생성됩니다. 다음 다이어그램은 이 워크플로를 보여줍니다. 기본적으로 StartPipelineExecution
작업은 비동기식입니다. 입찰 생성 단계를 호출하기 전에 '콜백 대기'옵션.
파일럿 솔루션을 구축하는 데 드는 비용과 시장 출시 시간을 줄이기 위해 Marubeni는 다음을 사용했습니다. Amazon SageMaker 서버리스 추론. 이렇게 하면 교육 및 배포에 사용되는 기본 인프라에 필요한 경우에만 요금이 부과됩니다. 또한 개발자가 더 이상 인프라를 관리할 필요가 없기 때문에 파이프라인 구축 프로세스가 더 쉬워집니다. 트래픽 급증 사이에 유휴 기간이 있는 워크로드에 적합한 옵션입니다. 솔루션이 완성되고 프로덕션으로 전환됨에 따라 Marubeni는 설계를 검토하고 예측 가능하고 안정적인 사용에 더 적합한 구성을 채택할 것입니다.
입찰 생성 및 데이터 쿼리
입찰 생성 Lambda 함수는 추론 엔드포인트를 주기적으로 호출하여 시간별 예측을 생성하고 출력을 Amazon S3에 저장합니다.
그런 다음 개발자와 비즈니스 분석가는 시각화를 위해 Athena 및 Microsoft Power BI를 사용하여 데이터를 탐색할 수 있습니다. API를 통해 다운스트림 비즈니스 애플리케이션에 데이터를 제공할 수도 있습니다. 파일럿 단계에서 운영자는 입찰 곡선을 시각적으로 참조하여 시장에서의 전력 거래 활동을 지원합니다. 그러나 Marubeni는 향후 이 프로세스를 자동화하는 것을 고려하고 있으며 이 솔루션은 이를 위해 필요한 기반을 제공합니다.
결론
이 솔루션을 통해 Marubeni는 데이터 처리 및 수집 파이프라인을 완전히 자동화하고 예측 및 최적화 모델의 배포 시간을 몇 시간에서 몇 분으로 단축할 수 있었습니다. 이제 입찰 곡선이 자동으로 생성되고 시장 상황이 변함에 따라 최신 상태로 유지됩니다. 또한 프로비저닝된 추론 엔드포인트에서 서버리스 엔드포인트로 전환할 때 80%의 비용 절감을 실현했습니다.
MPII의 예측 솔루션은 최근 Marubeni Corporation이 전력 부문에서 시작한 디지털 혁신 이니셔티브 중 하나입니다. MPII는 새로운 전력 비즈니스 플랫폼을 지원하기 위해 추가 디지털 솔루션을 구축할 계획입니다. MPII는 AWS 서비스를 사용하여 다양한 사용 사례에서 디지털 혁신 전략을 지원할 수 있습니다.
"AWS가 우리 솔루션의 기본 디지털 인프라를 관리하고 있다는 사실을 알기 때문에 새로운 비즈니스 플랫폼의 가치 사슬을 관리하는 데 집중할 수 있습니다."
– Hernan Figueroa, Marubeni Power International의 데이터 과학 선임 관리자.
AWS가 에너지 조직의 디지털 혁신 및 지속 가능성 이니셔티브를 지원하는 방법에 대한 자세한 내용은 다음을 참조하십시오. AWS 에너지.
Marubeni Power International은 Marubeni Corporation의 자회사입니다. Marubeni Corporation은 일본의 주요 무역 및 투자 사업 대기업입니다. Marubeni Power International의 사명은 새로운 비즈니스 플랫폼을 개발하고, 새로운 에너지 트렌드와 기술을 평가하며, 미주 지역에서 Marubeni의 전력 포트폴리오를 관리하는 것입니다. 마루베니 파워에 대해 더 알고 싶으시다면, 확인해보세요 https://www.marubeni-power.com/.
저자에 관하여
에르난 피게로아 Marubeni Power International에서 디지털 혁신 이니셔티브를 이끌고 있습니다. 그의 팀은 데이터 과학 및 디지털 기술을 적용하여 Marubeni Power 성장 전략을 지원합니다. Marubeni에 합류하기 전에 Hernan은 Columbia University의 데이터 과학자였습니다. 그는 박사 학위를 가지고 있습니다. 전기 공학 및 컴퓨터 공학 학사.
리노 브레시아 NYC에 본사를 둔 Principal Account Executive입니다. 그는 25년 이상의 기술 경험을 보유하고 있으며 2018년에 AWS에 합류했습니다. 그는 AWS 클라우드 서비스로 비즈니스를 혁신하고 대규모 마이그레이션을 수행하는 글로벌 엔터프라이즈 고객을 관리합니다.
나르시스 젝파 보스턴에 본사를 둔 선임 솔루션 아키텍트입니다. 그는 미국 북동부의 고객이 AWS 클라우드에서 혁신적이고 확장 가능한 솔루션을 통해 비즈니스 혁신을 가속화하도록 돕습니다. Narcisse는 건축을 하지 않을 때 가족과 함께 시간을 보내며 여행, 요리, 농구, 달리기를 즐깁니다.
페드람 자항기리 전기 공학 박사 학위를 취득한 AWS의 엔터프라이즈 솔루션 아키텍트입니다. 그는 에너지 및 IT 산업 분야에서 10년 이상의 경력을 보유하고 있습니다. Pedram은 클라우드 기술을 활용하여 기업을 위한 양적 및 대규모 솔루션을 구축하기 위한 고급 분석의 모든 측면에서 다년간의 실무 경험을 보유하고 있습니다.
사라 칠더스 워싱턴 DC에 본사를 둔 계정 관리자입니다. 그녀는 클라우드 여정을 통해 고객을 지원하는 데 중점을 둔 클라우드 애호가로 전직 과학 교육자입니다. Sarah는 고객에게 가장 혁신적이고 포괄적인 솔루션을 제공하기 위해 다양한 아이디어를 장려하는 의욕적인 팀과 함께 일하는 것을 즐깁니다.
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