전원점 자동지정

전원점 자동지정 기능을 개발하면서 100대의 장비와 30개의 전기판넬이 있을 때, 다양한 변수를 고려해 최적의 전원점을 지정하려면 다음과 같은 접근 방식을 사용하면 좋습니다:

1. 데이터 기반의 최적화 알고리즘 사용

• 입력 변수: 장비의 예상 전류량, 변압기 부하율, 판넬 차단기 사용율을 기준으로 최적의 전원점을 자동으로 배정할 수 있습니다.
• 목표: 각 판넬이 최적의 부하율을 가지도록 하면서 과부하가 발생하지 않도록 배치하는 것입니다.

2. 가중치를 고려한 최적의 전원점 배정

• 변압기 부하율, 판넬 차단기 사용율, 예상 전류량에 가중치를 부여해 각 장비가 가장 적합한 전원점을 선택하도록 설계할 수 있습니다.
• 가령, 변압기 부하율이 특정 한도 내에 있고 판넬 차단기 사용율도 일정 이상이 되지 않도록 하면서 장비별로 전류 소모량을 고려해 적절한 전원점에 배정되도록 합니다.

3. 선형 계획법 또는 제약 최적화 알고리즘 사용

• 이를 통해 모든 장비와 판넬의 배치에 제약 조건을 걸어 최적화 문제로 풀 수 있습니다.
• 예를 들어, 각 장비가 요구하는 전류를 합산한 값이 특정 판넬의 허용 용량을 초과하지 않도록 제약을 설정할 수 있습니다.

4. 재귀적 탐색 알고리즘

• 백트래킹과 같은 알고리즘을 사용하면, 전원점을 지정할 때 한 가지 시나리오가 적합하지 않을 경우 다른 가능성을 탐색할 수 있습니다.
• 모든 장비에 대해 가능한 전원점을 순차적으로 지정하며 제약을 벗어나지 않도록 백트래킹하는 방법입니다.

5. AI 모델을 활용한 패턴 학습 및 자동 추천

• 만약 유사한 배치와 연결 패턴이 반복된다면, 이전 배치를 기반으로 자동으로 학습하여 최적의 전원점을 제안하는 AI 모델을 개발할 수도 있습니다.
• 특정 조건에서 좋은 성능을 보인 전원점 패턴을 학습하고 비슷한 상황에 적용하는 방식입니다.

이러한 방법들을 조합하여 최적의 전원점을 자동으로 지정할 수 있을 것입니다. Python의 경우, scipy.optimize 라이브러리나 ortools 등의 최적화 도구를 이용해 빠르게 프로토타입을 만들어 볼 수 있습니다.

import numpy as np
from scipy.optimize import linprog

# 예시 데이터
# 장비마다 필요한 예상 전류량 (ampere)
equipment_current = np.array([10, 15, 5, 20, 25, 10, 15, 10, 20, 10])  # 장비 10대 예시

# 판넬의 최대 허용 전류량 (ampere)
panel_capacity = np.array([50, 100, 80, 90, 60])  # 판넬 5개 예시

# 제약 조건: 각 판넬이 수용할 수 있는 부하 비율 제한 (0에서 1 사이)
max_load_ratio = np.array([0.8, 0.7, 0.75, 0.9, 0.85])  # 각 판넬의 최대 부하율

# 목적 함수 (목표는 총 부하가 최소화되도록 전원을 배정하는 것)
# 1이면 장비 i가 판넬 j에 연결된다는 의미
num_equipments = len(equipment_current)
num_panels = len(panel_capacity)
c = np.ones(num_equipments * num_panels)  # 최소화할 목적 함수 (모든 값이 1로 설정)

# 제약 조건을 위한 행렬과 벡터
# 각 판넬의 허용 부하 한도를 초과하지 않도록 제약 설정
A = []
b = []

# 장비를 각 판넬에 배정할 때, 각 판넬의 허용 부하를 초과하지 않도록 설정
for j in range(num_panels):
    constraint = [0] * (num_equipments * num_panels)
    for i in range(num_equipments):
        constraint[i * num_panels + j] = equipment_current[i]
    A.append(constraint)
    b.append(panel_capacity[j] * max_load_ratio[j])  # 각 판넬의 허용 전류 한도 내

# 장비가 한 번만 배정되도록 제약 추가
for i in range(num_equipments):
    constraint = [0] * (num_equipments * num_panels)
    for j in range(num_panels):
        constraint[i * num_panels + j] = 1
    A.append(constraint)
    b.append(1)  # 각 장비는 단일 판넬에 연결되도록 설정

# 선형 계획법 사용하여 최적화 수행
result = linprog(c, A_ub=A, b_ub=b, bounds=(0, 1), method='highs')

# 결과 출력
if result.success:
    assignments = result.x.reshape((num_equipments, num_panels))
    for i in range(num_equipments):
        panel_idx = np.argmax(assignments[i])
        print(f"장비 {i + 1} -> 판넬 {panel_idx + 1} (전류량: {equipment_current[i]}A)")
else:
    print("최적화에 실패했습니다.")