A New Prediction Model for Power Consumption with Local Weather Information

Much of the information is stored as data, research has been activated for analyzing the data and predicting the special circumstances. In the case of power data, the studies, such as research of renewable energy utilization, power prediction depending on site characteristics, smart grid, and micro-grid, is actively in progress. In this paper, we propose a power prediction model using the substation environment data. In this case, we try to verify the power prediction result to reflect the multiple arguments on the power and weather data, rather than a simple power data. The validation process is the effect of multiple factors compared to other two methods, one of power prediction result considering power data and the other result using power pattern data that have been made in the similar weather data. Our system shows that it can achieve max prediction error of less than 15%.

지역 기상 정보를 활용한 단기 전력 수요 예측 모델

많은 정보가 데이터로 저장되면서, 데이터를 분석하거나 특수 상황을 예측하기 위한 연구들이 진행되고 있다. 특히, 전력 데이터의 경우 환경적 요인에 의한 예측 연구 및 신재생 에너지를 활용하는 스마트그리드와 마이크로그리드 연구들이 진행 중이다. 본 논문에서는 전력 데이터의 예측을 위해 주변 환경에서 나타나는 데이터를 활용하고자 한다. 이때, 단순 기상 데이터가 아닌 이전 시간에 따른 여러 인자를 반영하여 데이터 예측이 올바르게 이루어지는지를 검증하고자 한다. 검증 과정에서는 유사 기온을 가지는 전력 데이터 선별 예측 결과와 전력 데이터의 길이에 따른 전력 수요 예측 결과를 비교군으로 두고, 기상 정보를 추가 활용하였을 때의 전력 수요 예측 결과를 비교 분석한다. 실험 결과를 통해 기상 정보를 이용할 경우 평균 15% 이내의 최대 오차율 감소 효과를 확인할 수 있다.