기존 발전량 예측은 다변량 시계열 데이터의 복잡성, 다중공선성, 그리고 예측 과정의 불투명성으로 인해 정확도와 설명력에 한계가 있었습니다. 특히 태양광 발전량은 기상 조건 등으로 예측이 더욱 어려웠습니다. 본 발명은 이러한 문제를 해결하기 위해, 입력 변수 그래프의 형태적 특징을 분석하여 데이터를 복수의 특징 데이터 셋으로 분류하고, 이를 앙상블 모델로 학습하여 발전량을 예측합니다. 이로써 다중공선성을 방지하고 예측 정확도를 높이며, 예측 과정과 입력 변수 간의 인과 관계를 시각적으로 명확하게 제공합니다. 안정적인 전력 시스템 운영에 기여하는 차세대 발전량 예측 기술입니다.