발전용 천연가스 단기 수요 예측

• 영문명: Short-Term Demand Forecasting of Natural Gas
• 발행기관: 건국대학교 경제경영연구소
• 저자명: 이근철(Geun Cheol Lee) 한정희(Jung Hee Han)
• 간행물 정보: 『상경연구』제41권 제2호, 53~68쪽, 전체 16쪽
• 주제분류: 경제경영 > 경제학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2016.09.30

국문 초록

본 논문에서는 오픈소스 통계패키지인 R을 이용하여 국내 천연가스 수요의 특성을 분석하고 알맞은 예측절차를 제안한다. 전력, 원자력과 더불어 국내 주요한 에너지원인 천연가스의 안정적인 수급을 위해서는 정확한 수요예측이 필수 불가결하다. 천연가스는 도시가스와 발전용 가스로 분류되는데 발전용 가스에 대한 수요예측 연구는 기존에 수행된 바 없다. 본 연구에서는 국내 발전용 가스의 단기 수요에 대한 예측 방법을 제안하고자 한다. 수요예측 모형으로 ARIMA 모형을 중심으로 지수평활법, 계절 ARIMA 모형 등을 R로 구현하여 그 성능을 비교한다. ARIMA 모형의 경우에는 모형추정시 적절한 파라미터의 선정이 필요한데, 프로그래밍이 가능한 통계패키지인 R을 이용하면 최적화된 파라미터 선정 절차를 체계적으로 구현할 수 있다. 성능 평가를 위한 계산 실험 역시 R을 이용하여 복수 기간에 대한 예측 실행, 오차율 계산을 통합적으로 처리할 수 있다. 본 연구에서는 실험을 통하여 국내 발전용 가스의 단기 수요 예측시, 계절 ARIMA모형이 다른 수요예측 방법에 비해 MAPE(평균절대백분율오차) 측면에서 가장 좋은 성능을 보이는 것을 확인하였다.

영문 초록

In this paper, we study various forecasting methods for the domestic natural gas demand by using the open-source statistical package R. Natural gas is one of the major energy sources in Korea and it is essential to forecast the demand accurately for the secure supply of the gas. Natural gas can be classified into two categories, that is, the city gas and the gas for power generation. To the best of the author’s knowledge, this study is the first to forecast the gas demand for power generation. In this study, we propose a variety of forecasting methods for the daily demand of the gas for domestic power generation. Statistical forecasting models, such as, the exponential smoothing, ARIMA, and seasonal ARIMA, are implemented by the statistical package R. In this study, the computational experiments were carried out on the real data of the daily gas demand for the domestic power generation. The test results showed that the seasonal ARIMA model performed best among the tested forecasting methods in terms of MAPE (mean absolute percentage error).

목차

Abstract

I. 서론

II. 발전용 가스 수요 분석

III. ARIMA 모형 선정

IV. 계산 실험

V. 결론

참고문헌

국문요약

키워드

천연가스 수요예측 ARIMA Forecasting Natural gas R