하절기 일일 전력수요 총량 예측을 위한 회귀모형 개발

• 영문명: Forecasting Daily Demand of Electric Power in Summer Using a Regression Model
• 발행기관: 한국상품학회
• 저자명: 한정희(Han, Jung-Hee ) 백종관(Baek, Jong-Kwan)
• 간행물 정보: 『상품학연구』제29권 제5호, 69~75쪽, 전체 7쪽
• 주제분류: 경제경영 > 경제학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2011.09.30

국문 초록

이 논문에서는 여름철 전력수요 예측을 위해 전력수요의 요일별 특성을 반영한 회귀모형을 개발한다. 여름철은 냉방기기 사용으로 일년중 전력수요가 가장 많은 시기로서 여름철 전력수요를 정확히 예측하는 것은 경제적인 전력생산을 위해서 매우 중요하다. 여름철 전력수요를 예측한 최근 연구에서는 전력수요의 요일별 특성을 2차 함수로 표현하였으나, 이 논문에서는 외기온도, 직전일 수요 및 요일별 전력수요 패턴을 보다 정확하게 묘사하기 위해 이진변수를 이용하여 요일특성을 표현하는 회귀모형을 개발한다. 모형의 타당성을 검증하기 위해 2005년부터 2010년까지 실제 전력수요 데이터를 바탕으로 여름철 전력수요 총량을 예측한 결과, 여름철 평균 오차율(MAPE: Mean Absolute Percentage Error)과 최대 오차율(MPE: Maximum Percentage Error)이 각각 1.83%와 7.95%를 넘지 않는 수준임을 확인하였다. 또한 기존 연구에서 제시한 방법과 비교한 결과, 평균 오차율과 최대 오차율 모두 기존 연구에서 제시하는 모형의 오차율을 20% 이상 낮출 수 있음을 확인하였다.

영문 초록

In this paper, we propose a regression model considering the day of the week to forecast daily demand of electric power in summer. For cost-effective production (and/or procurement) of electric power, forecasting daily demand of electric power with accuracy is important, especially in summer when temperature is high. In the literature, ‘day of the week’ is employed in a regression model as a quadratic function.While, in this paper, we express ‘day of the week’ in a regressionmodel using binary variables together with temperature and daily demand of preceding day. For validating the proposed model, we present the forecasting accuracy in terms of MAPE(Mean Absolute Percentage Error) and MPE(Maximum Percentage Error) using the real data in 2005 ~ 2010 from KEPCO(Korea Electric Power Corporation) in comparisonwith two forecastingmodels in the literature.When comparedwith the two benchmark models, the proposed forecasting model performs far better providing MAPE and MPE not exceeding 1.83% and 7.95%, respectively.

목차

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 자료 분석

Ⅲ. 회귀모형 개발 및 검증

Ⅳ. 실험 및 결과 분석

Ⅴ. 결론

참고문헌

Abstract

키워드

수요예측 전력수요 회귀모형 이진변수 forecasting electric power regression binary variable