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자료유형 : KEEI보고서
서명 : 에너지 수요 전망을 위한 기후 지표 개선 연구
부분서명 : 가정 부문 전력 소비를 중심으로
여러형태의서명 : A study on the improvement of weather variables for energy demand forecast
저자 : 연구책임자 강병욱, 김철현
발행사항 : 울산, 에너지경제연구원, 2018
형태사항 : ⅲ ⅲ ⅴ 85p., 도표 그래프, 24 cm
총서사항 : KEEI 기본연구보고서 ; 18-08
서지주기 : 참고문헌(p.81-85)수록
키워드 : 수요전망, 전력소비, 냉방도일, 난방도일, 기후지표, 냉난방
ISBN : 9788955046915
청구기호 : RP KEEI 연5 18-08
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최근 여름철의 연이은 폭염과 겨울철의 한파는 우리 사회 전반의 큰 이슈로 떠오르며 에너지 수급 안정에 대한 우려를 불러일으켰다. 특히, 가정용 전력 소비는 기후 변동에 크게 영향을 받기 때문에 보다 적절한 기후 변수 선택과 전제 설정 방법이 전망의 정확도 개선을 위해 무엇보다 중요하다. 본 연구에서는 에너지 수요 전망의 예측력 제고를 위한 기후 지표 개선 문제를 다룬다. 연구의 주요 목적은 첫째, 가정용 전력 소비를 가장 잘 설명할 수 있는 기후 변수를 개발하여 선택하는 것이며 둘째, 최근 기후 변동 추세를 더욱 잘 반영할 수 있는 전제 설정 방법론을 탐색하는 것이다.
먼저 최적 기후 변수 선택을 위해서 통상적으로 이용해온 변수와 본 연구에서 새롭게 제시한 변수를 비교 분석했다. 전자로는 냉·난방도일과 불괘지수를 기준 온도와 일 기온의 계산 방법의 차이에 따라 여러 가지 후보 변수를 설정했다. 또한, 후자로는 기존의 불쾌지수를 변환한 불쾌도일과 일간 근무일 여부, 기후 변수와의 상호 작용을 고려한 상호변수를 고려했다. 가정 냉난방용 전력 소비와 후보 변수별 1:1 상관관계 및 예측오차(RMSE)를 분석한 결과, 모든 후보 변수에서 일간 근무일 여부와의 상호작용을 고려한 경우가 그렇지 않은 경우보다 설명력이 개선되는 것을 발견했다.
둘째, 기후 변수 전제 방법에 대한 논의에서는 최근의 냉·난방도일 추이를 잘 반영할 수 있는 전제 방법을 제안하고 이를 통해 냉·난방도일의 예측력이 얼마나 개선되는지 진단하였다. 본 연구에서 고려한 기후 변수 전제 방법은 다양한 기간의 평균, 국립기상과학원의 지구시스템모델 시뮬레이션 자료, 다양한 방식의 지수평활법 등이다. 방법론별로 냉·난방도일의 예측오차를 계산한 결과, 지수평활법에 의한 기후 변수 전제 방식이 가장 우수한 것으로 나타났다. 지수평활법 중에서는 시계열 자료의 추세와 계절성을 함께 고려할 수 있는 삼중지수평활법의 예측오차가 가장 낮았다.
위의 분석에서 제안된 기후 변수와 전제 방법이 가정 부문 전력 수요 전망의 예측력을 얼마나 개선하는지 평가한 결과는 다음과 같다. 기존의 냉·난방도일만을 이용한 모형을 기준 모형으로 정하고, 본 연구에서 제안된 불쾌도일, 근무일수, 최저기온 기반의 난방도일 및 이 변수들의 상호변수를 이용하여 비교모형을 설정하여 분석한 결과, 새로운 변수들과 상호변수를 모두 포함한 모형의 예측력이 가장 우수했다. 또한, 상호변수를 제외한 경우와 상호변수만을 포함한 모형을 비교한 결과, 상호변수가 빠질 경우 모형의 예측력이 크게 떨어지는 반면, 상호변수만 포함한 경우에는 여전히 우수한 예측력을 보여주었다. 이는 가정용 전력 수요 전망에 있어 상호변수가 예측력 개선에 큰 역할을 한다는 점을 보여준다.
다음으로 새롭게 제안된 기후 변수 전제 방법이 가정용 전력 수요 전망 예측력을 얼마나 개선시키는지를 판단하기 위해, 10년 평균 기온을 이용하는 방법과 새롭게 제안된 지수평활법에 의한 방법을 비교하였다. 전력 수요 전망의 예측오차를 비교한 결과, 지수평활법 중 삼중지수평활법의 가정용 전력 수요 예측력이 가장 우수했으며, 그 다음은 이중지수평활법이 좋은 결과를 보였다. 기준 전제 방법인 10년 평균 기온을 이용한 전망 결과는 가장 높은 예측오차를 보여 전망 전제 방식을 개선함으로써 전력 수요 예측이 더욱 정교해질 수 있음을 보였다.
마지막으로 새로운 기후 변수 및 상호변수를 새로운 전제 방법과 함께 사용할 경우, 예측력이 얼마나 개선되는지를 평가했다. 분석 결과, 새로운 기후변수와 상호변수를 모두 포함하는 모형에 지수평활법을 적용한 경우가 가장 높은 예측력을 보였다. 그 다음으로는 상호변수만을 포함한 모형에 이중지수평활법을 적용했을 때 높은 예측력을 보여, 본 연구에서 제안된 두 가지 방법을 혼합함으로써 가정용 전력 수요 예측력을 더욱 향상시킬 수 있음을 보였다.

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