본 연구는 1년간의 고해상도 운영 데이터를 사용하여 수소 기반 다중 에너지 시스템 (Hydrogen Multi-Energy System, H-MES)을 특성화하기 위한 통계 및 머신러닝 (Machine Learning) 프레임워크를 제시합니다. 통계 분석 결과, 재생 에너지 잉여분에 의해 구동되는 이진 운영(binary operation) 양상이 드러났으며, 태양 일사량은 수소 생산의 순위 기반 분산(rank-based variance)의 45.7%를 설명하였는데, 이는 전통적인 기준에서 매우 큰 효과입니다. 높은 일사량 기간에만 의미 있는 수전해 장치(electrolyzer) 가동이 유도되었으며, 전력 수요는 상대적으로 약한 역방향 억제 효과($ε^2 = 0.126$)를 나타냈습니다. 다중 회귀 (Multiple regression) 분석을 통해 수전해 장치 전력이 지배적인 선형 예측 변수임을 확인하였으며, 태양광-풍력 간의 시너지 상호작용이 관찰되었습니다. 특히, 랜덤 포레스트 (Random Forest) 분석은 풍력 출력이 약한 이변량 상관관계(r = 0.167)에도 불구하고 예측 중요도에서 1위를 차지하여, 매개변수적 방법(parametric methods)으로는 보이지 않는 비선형 역학(non-linear dynamics)을 드러냈습니다. 시퀀스 모델 (Sequence model)은 강력한 24시간 자기상관(autocorrelation, r = 0.845)을 활용하여 운영 예측을 수행하였고, 강화학습 (Reinforcement Learning) 에이전트는 수소 수익 디스패치 (revenue dispatch)를 최적화했습니다. 본 연구의 핵심 기여는 H-MES 모델링 및 제어를 위해 통계적 접근 방식과 머신러닝 접근 방식이 상호 보완적임을 입증한 것입니다.