일실 시예 에 따르 면 , 상기 기상 정보 는 기압 , 기온 , 풍향 , 풍속 , 상대 습도 , 강수량 , 강수 유무 , 일조시간 , 지면 온도 , 초상 온도 및 지중 온도 중 적어도 하나 를 포함 하 고 , 상기 제 1 뉴 럴 네트워크 의 제 1 입력 레이어 는 상기 기상 정보 에 대응 하 고 , 상기 제 1 뉴 럴 네트워크 의 제 1 출력 레이어 의 노드 들 은 시간 대 별 일사량 들 에 각각 대응 하 고 , 상기 예측 일사량 을 보정 하 는 단계 는 상기 감지 모듈 내 일사량 을 측정 하 는 모듈 의 사양 에 기초 하 여 , 상기 측정 일사량 의 가중치 를 조정 하 고 , 상기 조정 된 가중치 에 따라 상기 예측 일사량 을 보정 하 는 단계 를 포함 하 고 , 상기 사양 정보 는 상기 태양광 발전 장치 의 전기 적 특성 , 온도 계수 , 제품 크기 , 보증 성능 및 인증 사항 중 적어도 하나 를 포함 하 고 , 상기 전기 적 특성 은 최대 출력 , 최대 출력 동작 전류 , 단락 전류 , 최대 시스템 전압 , 최대 출력 동작 전압 , 개방 전압 , 모듈 효율 및 작동 온도 범위 중 적어도 하나 를 포함 하 고 , 상기 온도 계수 는 최대 출력 온도 계수 , 단락 전류 온도 계수 및 개방 전압 온도 계수 중 적어도 하나 를 포함 하 고 , 상기 제품 크기 는 너비 , 높이 , 깊이 , 셀 개수 , 셀 타입 , 모듈 치수 , 후면 하중 , 전면 하중 및 모듈 무게 중 적어도 하나 를 포함 하 고 , 상기 보증 성능 은 모듈 의 보증 수명 및 보증 출력 중 적어도 하나 를 포함 하 고 , 상기 인증 사항 은 국내 또는 국제 인증 기관 의 인증 결과 를 포함 하 고 , 상기 태양광 발전 장치 의 상기 상태 를 모니터링 하 는 단계 는 상기 감지 모듈 로부터 , 상기 태양광 발전 장치 의 실제 발전량 을 획득 하 는 단계 ; 상기 실제 발전량 , 상기 예측 발전량 및 상기 사양 정보 에 기초 하 여 , 제 3 입력 벡터 를 생성 하 는 단계 ; 트레이닝 실제 발전량 , 트레이닝 예측 발전량 및 트레이닝 사양 정보 로부터 태양광 발전 장치 상태 를 예측 하 도록 기 학습 된 제 3 뉴 럴 네트워크 로 상기 제 3 입력 벡터 를 적용 하 여 , 제 3 출력 벡터 를 생성 하 는 단계 ; 상기 제 3 출력 벡터 에 기초 하 여 상기 태양광 발전 장치 의 상기 상태 를 생성 하 는 단계 ; 및 상기 상태 에 기초 하 여 , 상기 사양 정보 에 대응 하 는 제어 정보 를 생성 하 는 단계 를 포함 할 수 있 다 .