GPT를 사용한 IAMMETER Cloud 에너지 데이터 분석

📘 소개

이 튜토리얼은 IAMMETER Cloud 계정을 ChatGPT(또는 IAMMETER Assistant)에 연결하고, IAMMETER의 개방형 API를 통해 스마트 에너지 미터 데이터를 검색한 후, AI 기반 에너지 최적화 보고서를 자동으로 생성하는 방법을 설명합니다.

이 방법은 모든 IAMMETER 제품에서 작동합니다:

🏠 WEM3080 — 단상 가정용 에너지 모니터
⚙️ WEM3080T / WEM3080TD — 삼상 에너지 미터
☀️ 태양광 PV 모니터링 시스템

🧩 1단계 — 준비

1️⃣ IAMMETER Cloud에 로그인

👉 /login

2️⃣ API 토큰 받기

로그인 후 프로필 아이콘(오른쪽 상단) 을 클릭합니다
"Settings->Token" 을 선택합니다
토큰을 복사합니다 — 다음과 같은 형식입니다 (예시):
```
xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
```

3️⃣ GPT에 연결

ChatGPT(또는 IAMMETER Assistant)에서 다음을 입력합니다:

My IAMMETER API Token is xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx

GPT가 IAMMETER Cloud 계정에 연결하여 사용 가능한 모든 사이트와 미터를 나열합니다.

⚙️ 2단계 — 사이트 및 미터 정보 검색

GPT는 다음과 같은 개요를 반환합니다:

사이트 이름	유형	실시간 전력	월간 에너지	PV 활성화
Home Energy Monitor	단상	2400 W	272 kWh	아니오
Solar PV System	PV	–870 W	211 kWh	✅ 예

🔎 3단계 — 분석할 사이트 선택

GPT에 다음을 입력합니다:

I want to analyze the Home Energy Monitor site

GPT가 미터 일련번호(SN) 를 요청합니다. IAMMETER Cloud → Device List에서 찾을 수 있습니다. 예를 들어:

70B3D5XXXXXX

📊 4단계 — 전력 분석 실행

GPT는 공식 IAMMETER Cloud API 엔드포인트를 호출합니다: 👉 시스템 API 문서

예시:

GetPowerAnalysis(sn="70B3D5XXXXXX", startTime="2025-11-21", endTime="2025-11-28")

결과 예시:

지표	값
평균 전력	497.2 W
최대 전력	5598 W
최소 전력	64 W
평균 주간 전력	480.8 W

🌱 5단계 — AI 에너지 최적화 보고서 예시

다음은 IAMMETER Cloud 데이터를 기반으로 GPT가 생성한 에너지 효율 보고서 예시입니다.

⚡ 가정용 에너지 인사이트

평균 부하 ≈ 500 W
야간 부하 증가 — 온수기 또는 에어컨으로 인한 것으로 추정
최대 부하 5.6 kW — 단시간 고소비 이벤트 감지

💡 최적화 제안

카테고리	권장 사항	절감 가능성
대기 전력	스마트 플러그로 유휴 기기 전원 차단	~8–10%
온수기 제어	피크 시간 외 또는 태양광 발전 시간에 가동 예약	~10–15%
최대 부하 관리	여러 대용량 기기를 동시에 가동하지 않기	~5–8%

총 절감 가능성: ≈ 20–25% (≈ 1,700 kWh/년, ≈ $120–150 USD)

🧠 6단계 — 선택 사항: 스마트 제어 통합

IAMMETER 데이터 + AI 인사이트를 결합하여 오픈 플랫폼을 통해 자동 제어를 구현할 수 있습니다:

플랫폼	설명
🏠 Home Assistant	MQTT 통합을 통한 실시간 제어
🧩 Node-RED	스마트 로직 흐름 구축 (예: 3 kW 초과 시 차단)
☁️ ThingsBoard	대시보드 생성 및 추세 예측
🔌 WPC3700 Wi-Fi 전력 컨트롤러	PV 잉여 전력을 난방 제어에 활용

🏁 7단계 — 요약

단계	작업	GPT 기능
1	API 토큰 받기	사용자 인증
2	IAMMETER Cloud에 연결	사이트 및 미터 나열
3	미터 SN 제공	장치 식별
4	전력 분석 실행	전력 데이터 검색
5	보고서 생성	AI 기반 에너지 인사이트
6	(선택 사항) 제어 통합	자동화 활성화