시간별 기온을 이용한 유사일 검색 기반 24시간 전력수요예측 = 24‐Hour Load Forecasting Based On the Similar Day Search Using Hourly Temperatures
저자
발행사항
경주 : 위덕대학교 대학원, 2016
학위논문사항
학위논문(석사)-- 위덕대학교 대학원 : 정보전자공학과 2016. 2
발행연도
2016
작성언어
한국어
주제어
발행국(도시)
경상북도
형태사항
62 ; 26 cm
일반주기명
지도교수: 박정도
소장기관
전력수요는 기온에 민감하게 반응하는 특성이 존재한다. 일반적이지 않은 기상 여건이 발생할 경우 기존 전력수요 패턴과 상이한 전력수요 패턴이 발생한다. 기존 전력수요와 상이한 전력수요 패턴은 전력수요예측 오차율을 증가시킨다. 전력수요예측 오차율은 안정적인 전력계통 운영을 방해하고 막대한 경제적 손실을 발생시키는 원인이 된다. 기온 변동으로 발생한 전력수요 오차를 개선하기 위해 지금까지 많은 선행연구가 진행되었다. 하지만 기존에 제공된 기온 데이터는 일별 기온만 제공되었으며, 시간별 예측 기온 취득이 불가능 하였다. 따라서 기존 전력수요예측은 일자별 최고·최저기온과 전력수요의 연관성을 파악하여 전력수요예측을 수행하였다. 하지만 최근 3시간 단위 예보기온이 제공되고 있으며, 보간법을 사용하여 24시간 예보기온 생성이 가능하다. 이와 같이 최근 들어 시간별 예측 기온을 사용할 수 있게 되어, 시간별 기온을 전력수요예측에 사용할 경우, 24시간 전력수요예측의 정밀도 향상이 가능하다. 본 논문에서는 24시간 기온과 전력수요의 관계를 분석하여 기온 유사일을 반영한 전력수요예측 기법을 제안한다. 24시간 전력수요예측을 위해 8개의 기온 요소를 선정하였다. 선정된 기온 요소를 사용하여 4개의 모델을 설정하였으며 유사일 검색을 위해 유클리드 거리(Euclidean distance)를 적용하여 유사도를 분석한다. 분석된 유사도를 기반으로 예측일과 유사한 상위 3개의 일자를 추출하여 수요예측 입력데이터로 사용하였다. 그 결과, 제안된 기법이 기존 24시간 전력수요예측 기법보다 예측 정확도가 현저히 향상됨을 확인할 수 있었다. 따라서 일반적이지 않은 24시간 기온 발생 일자에 대한 전력수요예측을 수행할 경우, 본 논문에서 제안한 기법을 사용하여 보다 정확한 수요예측이 가능할 것이며, 안정적이고 경제적인 전력계통 운영이 이루어 질 것으로 기대된다.
더보기Short-term load forecasting is essential to the electricity pricing and stable power system operations. The weekday 24hour load forecasting of KPX(Korea Power eXchange) considers the temperature model to forecast maximum load and minimum load. But, 24hour load pattern forecasting model does not consider temperature effects, because hourly temperature forecasts were not present until the latest date. Recently, 3 hour temperature forecast is announced, therefore hourly temperature forecasts can be produced by mathematical technique such as various interpolation methods. In this paper, a new 24hour load pattern forecasting method is proposed by using similar day search considering the hourly temperature. The proposed method enhances 24hour load pattern forecasting, because it uses the past days having similar hourly temperature features as input data. In order to verify the effectiveness of the proposed method, it was applied to the case study. The case study results show high accuracy of 24-hour load pattern forecasting.
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