차세대도시·농림융합기상사업단
 
작성일 : 15-07-20 13:55
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국내 전력 수요 예측 동향
 글쓴이 : 신이레
조회 : 5,380  
   http://m-news.korea.com/view/normalview.asp?cid=EC&scid=EC1&sn=5279104 [1917]
   http://www.hindawi.com/journals/mpe/2015/589374/ [2264]
최근 우리나라는 전력수급의 불균형으로 정확한 전력수요 예측의 중요성이 어느 때 보다 강조되고 있다. 정확한 전력수요 예측은 고객의 수요를 예측하고 전력을 상품으로 거래하는데 있어서 특히 중요하다. 현재 모든 이의 생활에 전력이 이용됨에 따라 잘못된 전력수요의 예측은 우리의 생활에 직접적인 피해를 주고 있다. 일례로 2011년 9월 순환정전 사태가 발생으로 인하여 많은 사업체와 사용자들이 큰 피해를 입었다. 최대사용량의 30%가 예비전력으로 준비되어야 하지만, 공급능력이 0%까지 떨어짐에 따라 정전 사태 발생 원인으로 발생하였다. 순환 정전을 넘어서 블랙아웃 사태로 치달을 만큼 잘못된 예측이 가져오는 피해는 막심하다.

 이러한 문제를 예방하기 위해 전력 수요의 효율적인 예측에 대한 다양한 방법이 연구 되고 있다. Ramanathan 등(1997)는 지수평활법을 사용하여 온도와 기간을 고려한 수정 모형을 제안하였으며, Taylor와 Buizza(2003)은 날씨변수를 이용하여 전력수요를 예측하였고, Taylor(2003)은 이중계절 지수평활법을 이용하여 전력수요를 예측하였다. 또한, Taylor(2010)은 삼중계절 방법이 이중계절 방법보다 전력수요를 예측하는데 성능이 우수함을 보였다. Sohn과 Lim(2005)은 AR-GARCH 모형을 제안하였으며, Weron(2006)은 ARIMA모형을 이용한 예측방법을 통하여 우수성을 보였다.(Jeong-Soon Lee; 2013)
 2011년 순환정전사태 이후 전력거래소에서 개발된 단기 전력 수요 예측 모형(KSLF)에서도 지수평활법 및 인공지능형 방식을 통해 전력수요예측을 하고 있다.(김철현; 2013)

 전력수요는 기상상황(meteorological status)과 밀접한 상관관계를 갖고 있다. 특히 최근에 냉ㆍ난방기기 보급의 지속적 확대에 따른 전력수요의 기상 민감도는 크게 증가하고 있고, 지구 온난화로 인해 기후패턴 변화에 따라 전력수요 예측의 어려움이 더욱 증가하고 있다.
 
 이번에 소개할 연구는 개선된 ARIMAX 모형을 이용하여 기온 효과를 고려한 단기 도시 전력 수요 예측에 관한 내용이다. 본 연구의 아이디어는 단기 전력 수요는 계절에 상당히 영향을 받고 있으며, 특히 여름에는 기온에 영향을 받고 있다. 따라서 개선된 ARIMAX 모형을 가지고 일일 기온과 전력 수요 간의 상관관계를 분석하고 예측하는 것이 특징이다. 실험 결과, 본 연구에서 제안한 개선된 ARIMAX 모델은 상대오차가 기존의 연구 방법인 AR, ARMA, Sigmoid-Function ANN보다 낮게 나왔으며, 예측력이 더 적합하게 나타났다.(Herui Chu, Xu Peng; 2015)

 현재 전력 수요 예측 모형에 대한 연구는 기존에 방법에 사회적 이벤트 및 시/군/구 단위까지 고려하여 전력 수요 예측력을 높이고 있으며, 더 나아가 효율성 및 경제성 측면에서 예산비용 절감의 효과를 가져 오는 융합 연구가 활발히 진행 중에 있다.

링크 #1 국내 전력수요예측 정확도 향상 방안
링크 #2 Short-Term City Electric Load Forecasting with Considering Temperature Effects;
                An Improved ARIMAX Model