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전력수급 정보시스템 HITES(Highly Integrated Total Energy System)의단기수요예측 효율성 제고에 기상정보가 미치는 영향 = The Effect of Meteorological Information on the Short-Term Demand Forecast of the Information System for Electricity Supply and Demand, HITES
저자
이기광 (단국대학교)
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학술지명
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발행연도
2011
작성언어
Korean
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KCI등재
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학술저널
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119-134(16쪽)
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The meteorological forecast information is the most important success factor to forecast accurate electricity demand. This study analyzes the adverse effect of the error of meteorological forecast, which is considered as air temperature forecast, on electricity demand forecasting. The data on air temperature forecast with 24 hr lead time, actual temperature, electricity demand forecast and actual electricity load in South Korea for the year of 2005 to 2007 were analyzed. The daily temperature of maximum and minimum was transformed to a population-weighted temperature index. The larger value of electricity demand forecast than that of actual electricity load leads to the dissipation of cost, the inverse case lead to the strong possibility of blackout situation. This study tried to find a way to reduce the chance of blackout by considering the blackout is the most important case to avert. The proportion of the cases of lower electricity demand forecasts to the cases of low reserve margin is large with a statistical significance. Moreover, the positive linear correlation between the errors of temperature forecasts and electricity demand forecasts for July and October was found. The regression analysis derived that the improvement of temperature forecast with 1℃ may enhance the accuracy of the electricity demand forecast with 1.7% to 2.1%.
더보기전력산업에서의 경쟁력은 효율적인 전력수급에 있는데, 이를 위해서는 정확한 전력수요예측이 중요하다. 이러한 전력수요예측에 기상정보는 가장 중요한 고려인자 중 하나이다. 본 연구는 기상정보 중 전력수요예측에 가장 민감한 기온예보를 중심으로 기상정보의 오차가 전력수요예측에 어떠한 영향을 미치는지를 분석하고자 한다. 이를 위해 2005년부터 2007년도까지 3년간의 24시간 리드타임 기온예보 및 실제 기온 자료와 해당년도의 전력수요 예측치 및 실제 전력수요량 자료를 활용하였다. 기온 관련 자료는 각 지역별 최대, 최소 및 평균 기온을 지역별 인구비율에 따라 기온지수(Temperature Index)로 변환하여 분석에 활용하였다. 전력수요예측이 실제 수요량보다 크면 그만큼 생산비용이 낭비되는 것이고 실제 수요량보다 적으면 단전(Blackout) 사태가 발생할 가능성이 높아진다. 본 연구에서는 생산비용의 낭비보다는 단전 사태를 더 중요한 사건으로 간주하고 단전의 발생 가능성을 낮출 수 있는 방안을 모색하고자 한다. 이를 위해 예비전력비율이 적었던 경우에 대해 전력수요예측 오차를 분석한 결과 실제 수요량보다 예측치가 적었던 경우가 많았다는 것이 통계적으로 유의하게 나타났다. 또한, 7월과 8월의 전력수요예측 오차는 기온지수의 예보 오차와 유의한 수준의 양의 선형상관관계를 보였으며, 이를 근거로 회귀분석을 수행하여 기온예보의 정확도가 1℃ 향상될 때, 전력수요예측의 오차를 약 1.7%~2.1% 정도 줄일 수 있다는 정량적 관계를 도출하였다.
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2004-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
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2016 | 0.77 | 0.77 | 0.85 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.94 | 0.92 | 0.969 | 0.16 |
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