arXiv 프리프린트(2607.14024)는 풍력 터빈 전력 곡선 모델링과 태양광 발전량 예측의 실데이터 두 사례에서, 군집 기반 순차 특징선택(CSFS)이 기존 순차 특징선택(SFS)과 비슷한 예측 성능을 유지하면서 계산비용을 줄일 수 있는지 점검했다. 저자들은 두 분야의 문헌을 정리해 입력변수 사용 양상을 살핀 뒤, 공개 데이터로 풍력 1개 터빈과 태양광 1개 발전소를 대상으로 비교 실험을 했다. 핵심 결론은 wrapper 계열 방법이 필터형·내장형 방법보다 대체로 더 나은 특징집합을 찾았고, CSFS는 SFS 대비 평균 21%의 실행시간 절감과 유사한 RMSE를 보였다는 것이다.
풍력 쪽은 EDP의 공개 SCADA 데이터에서 5개 해상 터빈의 2년치 기록 가운데 데이터 가용성이 가장 높은 T11을 사용했다. 10분 주기 자료를 50%/25%/25% 시계열 분할로 나누고, 시간 누수를 피하려고 1일 간격을 두었다. 시나리오 WT-S1은 시스템 상태·기상·시각 변수까지 포함한 46개 특징, WT-S2는 실측 시점에 현실적으로 확보 가능한 기상·시각 변수 중심의 15개 특징으로 구성했다. 태양광은 중국 허베이의 공개 PVOD 데이터에서 10개 사이트 중 01번 지점을 택해 2018/07/01~2019/06/13의 15분 주기 자료를 사용했다. PV-S1은 현장 계측(LMD)과 수치예보(NWP)를 함께 쓰는 37개 변수, PV-S2는 LMD를 제외한 20개 변수다. 두 데이터 모두 중복 제거, 결측률 5% 초과 특징 삭제, 결측 관측치 삭제, 분산이 거의 없는 특징 제거를 거쳤다.
비교는 목표 특징 수를 2, 3, 5, 8, 10개로 고정해 수행했고, 회귀모델은 MLP, LightGBM, XGBoost를 사용했다. 하이퍼파라미터는 비용 절감형 최적화(CFO)로 조정했다. 성능 평가는 RMSE를 기준으로 했으며, 표 1에 제시된 최종 특징집합과 대표 결과는 선택 방법과 모델, 조건을 함께 보여준다. 풍력 WT-S1에서는 SFS가 XGBoost와 결합해 RMSE (32.49 ± 0.30) kW, MAE (20.64 ± 0.16) kW, R2 99.6632 ± 0.0069%를 기록했다. WT-S2는 CSFS(FI)+XGBoost 조합에서 RMSE (82.4 ± 3.6) kW, MAE (26.90 ± 0.48) kW였다. 태양광 PV-S1은 CSFS(FI)+MLP에서 RMSE (0.971 ± 0.047) MW, MAE (0.615 ± 0.028) MW, R2 97.49 ± 0.25%를 냈고, PV-S2는 F-value+MLP에서 RMSE (2.40 ± 0.10) MW, MAE (1.593 ± 0.091) MW였다. 저자들은 WT-S1과 PV-S1에서 래퍼 기반 방법이 필터형·RF 중요도보다 전반적으로 낫고, CSFS는 SFS와 비슷한 수준의 예측력을 유지했다고 정리했다.
| 항목 | 조건 | 결과 |
|---|---|---|
| 풍력 WT-S1 | 46개 특징, 10분 주기, 50/25/25 시계열 분할 | SFS+XGBoost RMSE (32.49 ± 0.30) kW |
| 풍력 WT-S2 | 15개 특징, 실측 시점 가용 변수만 사용 | CSFS(FI)+XGBoost RMSE (82.4 ± 3.6) kW |
| 태양광 PV-S1 | 37개 변수, LMD+NWP 병행, 20 MW 사이트 | CSFS(FI)+MLP RMSE (0.971 ± 0.047) MW |
| 태양광 PV-S2 | 20개 변수, LMD 제외, NWP만 사용 | F-value+MLP RMSE (2.40 ± 0.10) MW |
자료: STORIUM 정리
한계도 분명하다. 실험 대상은 풍력 터빈 1기와 태양광 발전소 1곳으로 제한돼 있어, 다른 현장이나 더 넓은 운전 조건에 그대로 일반화하기 어렵다. 저자들 스스로도 RMSE 대신 다른 지표를 쓰거나 하이퍼파라미터 탐색공간을 바꾸면 결과가 달라질 수 있다고 밝혔다. 또한 CSFS는 탐욕적 절차이므로 무작위 시드 변화가 선택 경로에 영향을 줄 수 있다. 이를 보완하기 위해 테스트셋 부트스트래핑과 최종 시험 10회 반복을 수행했다. 코드는 scikit-learn 호환 오픈소스로 GitHub에 공개됐고, 원고는 arXiv 프리프린트 상태다.
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