하이브리드 모델 아키텍처

GCN Layer

공간적 특성 추출

발전소 간 관계 및 지리적 패턴 분석

BiLSTM Layer

시계열 특성 추출

양방향 시간 의존성 학습

Fusion Layer

특성 결합 및 예측

공간-시간 특성 통합

발전소 네트워크 (GCN 입력)

BiLSTM 시계열 분석

하이브리드 모델 예측

MAE (평균 절대 오차)

45.2 kW

RMSE (제곱근 평균)

62.8 kW

R² Score

0.945

정확도

94.5%

모델 성능 비교