Electrical Load Forecasting Using Time Series Model

Autor: Sungwan Bang, Jaeshin Park
Rok vydání: 2017
Předmět:
Zdroj: The Korean Data Analysis Society. 19:3009-3018
DOI: 10.37727/jkdas.2017.19.6.3009
Popis: 현대 사회에서 삶을 영위하기 위하여 필수적인 요소인 전기는 많은 양을 저장할 수 없는 특성 때문에 정확한 전력수요를 바탕으로 적정량을 생산하는 것이 매우 중요하다. 원활한 전기 공급을 위하여 전력의 최대수요 예측에 대한 연구가 국내외에서 진행되고 있고, 그 중 일일 전력 최대수요 예측은 공급 전력 부족으로 인한 정전이 발생하지 않기 위하여 그 중요도가 매우 크다. 본 연구에서는 일일 전력 최대수요 자료가 시간에 따라 관측되는 시계열 자료임을 고려하여 전이함수모형(transfer function model)과 개입분석(intervention analysis)을 이용하여 일일 전력 최대수요 예측을 연구하였다. 연구 결과로 불쾌지수와 체감온도를 입력 시계열로 활용하고, 계절 및 휴일과 휴일 사이 평일인 샌드위치 데이의 효과를 개입효과로 활용한 ARIMA 모형을 이용한 일일 전력 최대수요 예측 모형을 제안하였다. 제안한 모형은 기존 모형들에 비하여 일상생활에서 사용하는 지표인 불쾌지수와 체감온도를 활용하여 결과에 대한 해석이 쉽고, 예측 오차가 낮아 효율적이다. 제안한 모형을 통해 정확한 일일 전력 최대수요 예측으로 전력 발전의 효율성을 높이고, 원활한 전력 공급에 기여할 것으로 기대한다.
Databáze: OpenAIRE