시간대별 전력량을 이용한 장단기 연계 모형 구축에 관한 연구

A Study on Electricity Demand Prediction Model using High Frequency Data

그간 전력수요 전망을 위한 장기와 단기 예측 모형은 각기 서로 다른 방식으로 구축되어 왔는데, 이러한 장기와 단기 모형 간 일관성 부족은 전력수요 예측치에 대한 신뢰성에 부정적인 영향을 미쳐왔다. 이러한 장.단기 모형간 불일치는 장기 전력수급계획 수립 과정에도 문제를 야기해왔다. 이에 본 연구는 전력수요 전망을 위한 모형 구축의 방법론에 대한 새로운 접근 방법을 제시한다. 전력수요 장기예측 모형을 구축하는 기존의 방식과는 다르게 본 연구에서는 전력수요의 시계열 특성을 바탕으로 초단기 모형인 시간대별 모형을 구축하고 이를 바탕으로 장기간의 예측 작업을 수행한다. 고빈도의 시간대별 전력수요 시계열은 정상적인 시계열 자료의 특성을 유지하므로 기존의 전력수요 장기예측 모형과는 다르게 ARMAX 모형을 기반으로 한 예측모형 구축이 가능하다. 본 연구에서는 시간대별, 일별, 월별 패턴을 모두 포함한 다양한 모형을 구성하고, 이를 통해 장기 전력 수요 예측치를 추정하였다. 또한 이러한 장기 전망 예측치의 강건성을 다양한 방식으로 검증하였다. 특히 기존의 전력 수요 관련 문헌에서 고려되었던 모형들을 이용한 예측치를 전망하고 본 연구의 예측치와 비교함으로써 본 연구에서 제안한 모형이 보다 합리적인 전망치를 제공한다는 점을 보였다. 이를 통해 초단기 모형의 장기적 예측 모형 가능성을 확인하였다.

Electricity demand prediction models have been developed separately by time scale of prediction. Inconsistency of prediction model frameworks between short- and long-term models have raised concerns on the reliability of predicted values of future electricity demand. This study proposes a new approach to develop long-term electricity demand prediction model based on time-series characteristics of high frequency electricity data. This study reports three important findings. First, this study explores the features of high frequency time series data of electricity demand and finds stationarity of high frequency electricity demand data. Second, based on the major features of high-frequency data, this study proposes a new framework to implement a long-term electricity demand prediction. Third, it examines the sensitivity of the model specification. This study contributes to the literature by providing new empirical evidence for the possibility of long-term prediction model using high frequency data.