상기 그룹 화부 ( 31 ) 는 태양광 발전 장치 ( 1 ) 들 중 과거 동일 기간 의 발전량 추세 가 유사 한 태양광 발전 장치 ( 1 ) 들 을 그룹 화 ( 도 2 참조 ) 하 는 구성 으로 , 바람직 하 게 는 인공지능 을 소프트웨어 적 으로 구현 하 는 머신 러닝 ( Machine learning ) 등 을 통해 과거 동일 기간 의 발전량 데이터 를 토대 로 추세 가 유사 한 태양광 발전 장치 ( 1 ) 들 별로 군집 화 를 수행 하 게 된다 . 보다 구체 적 으로 상기 그룹 화부 ( 31 ) 는 , 태양광 발전 장치 ( 1 ) 들 로부터 과거 일 발전량 , 일 발전량 편차 와 같 은 정보 를 수집 하 는 발전 데이터 수집 모듈 ( 311 ) 과 , 각 태양광 발전 장치 ( 1 ) 의 고장 이력 , 유지 보수 이력 과 같 은 정보 를 통해 상기 발전 데이터 수집 모듈 ( 311 ) 에서 수집 된 정보 를 가공 하 는 발전 데이터 가공 모듈 ( 312 ) 과 , 각 태양광 발전 장치 ( 1 ) 들 이 위치 하 는 지역 기상 정보 , 환경 정보 와 같 은 정보 를 통해 발전량 추세 에 대한 오류 정보 를 최소 화 하 는 발전 데이터 정제 모듈 ( 313 ) 과 , 상기 발전 데이터 정제 모듈 ( 313 ) 에서 산출 된 데이터 에 군집 화 알고리즘 을 적용 하 여 태양광 발전 장치 ( 1 ) 들 을 그룹 화 하 는 그룹 화 모듈 ( 314 ) 을 포함 할 수 있 다 .