2015년 ~ 2020년 국내 태양광 에너지 생산량 분석 With 파이썬

전 세계적으로 신재생 에너지가 열풍이다. 태양광, 풍력, 바이오, 지열, 수력 등 여러 신재생 에너지 연구와 생산이 일어나고 있는데 오늘 포스팅에서는 그중 가장 실생활에서도 가장 많이 사용되고 있고 이번 정부 들어서 가장 투자가 활발히 일어지고 있는 태양광 에너지 생산량을 한번 분석해보고자 한다. 데이터는 국가통계포털에서 가져왔다.

 

2015 ~ 2019년 태양광 에너지 생산량 추이

첫번째로 국내 태양광 에너지 생산량 추이를 확인해보도록 하겠다. 

import pandas as pd

df=pd.read_csv('C:/Users/banad/Downloads/신재생에너지.csv',encoding='euc-kr')
df_all=df[(df['에너지원별(2)']=='태양광') & (df['행정구역별(1)']=='전국')]
df_all.columns=['Region','Energy','Energy2','Year','Data']

import plotly.express as px

fig = px.bar(df_all, x=df_all['Year'], y='Data',Title='2015~2019 Solar Energy Production')
fig.show()

확실히 태양광 에너지가 가장 중요한 신재생 에너지인 듯싶다. 아래 그래프와 같이 18년 대비 19년 태양광 에너지 생산량이 41% 가까이 폭증했다. 

 

2015 ~ 2019년 시도별 태양광 에너지 생산량

df_=df[(df['에너지원별(2)']=='태양광') & (df['행정구역별(1)']!='전국')]
df_.columns=['Region','Energy','Energy2','Year','Data']
si_do={'강원도':'Gangwon-do','경기도':'Gyeonggi-do', '경상남도':'Gyeongsangnam-do','경상북도':'Gyeongsangbuk-do',
       '광주광역시':'Gwangju','대구광역시':'Daegu','대전광역시':'Daejeon','부산광역시':'Busan',
       '서울특별시':'Seoul','세종특별자치시':'Sejongsi','울산광역시':'Ulsan','인천광역시':'Incheon',
       '전라남도':'Jeollanam-do','전라북도':'Jeollabuk-do','제주특별자치도':'Jeju-do','충청남도':'Chungcheongnam-do',
       '충청북도':'Chungcheongbuk-do'}
df_['eng_region']=df_['Region'].apply(lambda x: si_do[x])


fig = px.line(df_, x="Year", y="Data", color="eng_region",
              line_group="eng_region", hover_name="eng_region")
fig.show()

시도별로 볼 경우에도 태양광 에너지 생산량이 모든 지역에서 증가하고 있는 점을 확인할 수 있다. 특히 전라도, 충청남도, 경상도 지역이 아무래도 평지가 많아서 확실히 태양광이 많이 생산되는 것 같다.

 

2015 ~ 2019년 시도별 총 태양광 에너지 생산량 비중

다음으로 시도별 지난 5년간 태양광 에너지 총 생산량 비중을 확인해보도록 하겠다. 

df_sum=pd.DataFrame(df_.groupby(['eng_region']).sum()['Data'])
df_sum=df_sum.sort_values(by='Data',ascending=False)
fig = px.pie(df_sum, values='Data', names=df_sum.index, title='2015~2020 % of Solar Energy in Korea')
fig.show()
fig.to_json()

총 생산량 비중을 보면 전라도, 경상도, 충청북도가 가장 많은 비중을 보였다.