기존 태양광 발전량 예측은 공간 정보 활용 미흡 또는 높은 복잡도로 인해 정확도가 낮고 새로운 사이트에 적용하기 어렵습니다. 특히 구름 이동 등 날씨 요인에 대한 추적 능력이 부족합니다. 본 기술은 다중 태양광 사이트의 공간 정보를 1차원 벡터로 단순화하고, 이를 시간 정보와 결합하여 2차원 시공간 행렬을 생성합니다. 이 시공간 행렬을 컨볼루션 뉴럴 네트워크(CNN)로 학습시켜, 예측 모델의 복잡도를 낮추면서도 정확도를 획기적으로 향상시킵니다. 적은 데이터로도 높은 예측 성능을 보여주며, 새로운 태양광 사이트에도 효과적인 적용이 가능합니다. 이 시스템은 구름 이동을 정밀하게 추적하여 발전량 예측의 신뢰도를 높여줍니다.