• Title/Summary/Keyword: 기온보정수요

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최대전력수요의 기온보정방법 및 활용에 대한 연구 (A Study on the Temperature Adjusting Method of Maximum Demand of Electricity)

  • 박종인;김광인
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2011년도 제42회 하계학술대회
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    • pp.616-617
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    • 2011
  • 최대전력수요를 분석함에 있어 발생 당시의 기온 실적이 반영된 실적 최대전력만을 사용함으로 다양한 통계적 착시현상이 나타나고 있다. 평균적인 기상 상태에서의 최대전력수요를 측정하기 어려워 신뢰성있는 예측수요를 도출하기에도 많은 한계가 발생한다. 따라서 역사적 기온데이터에 기반한 정상적인 기온분포를 "표준기온분포"로 새롭게 정의하고, 이를 반영한 최대전력수요를 "기온보정 최대전력 수요"로 규정함으로써, 기존의 통계적 착시현상을 배제하고, 정확도 높은 최대전력 수요 예측치를 도출하여, 안정적 전력수급에 큰 기여가 있을 것으로 기대한다. 또한 본 연구에서는 기온보정 최대전력을 도출하기 위해 공적분 및 오차수정이론을 반영하여 모형화하였고, 엄격한 통계적 방법론을 이용하여 관련 모형을 검증하였다.

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전력수요예측을 위한 기상정보 활용성평가 (Evaluation of weather information for electricity demand forecasting)

  • 신이레;윤상후
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제27권6호
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    • pp.1601-1607
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    • 2016
  • 오늘날 기상정보는 도로공학, 경제학, 환경공학 등 다양한 분야에 활용되고 있다. 본 연구는 전력수요 예측을 위한 기상정보 활용성을 평가하고자 한다. 기상변수는 기상관측소에서 수집되는 기온, 풍속, 습도, 운량, 기압과 기온, 풍속, 상대습도의 합성지수인 체감온도와 불쾌지수가 고려되었다. 전력수요 예측을 위한 시계열모형으로 슬라이딩 창 방식의 TBATS 삼중지수평활모형이 고려되었다. 월 단위 기상변수와 전력수요 예측오차간 상관분석 결과를 보면 시간대별로 차이를 있으나 기온, 불쾌지수, 체감온도가 전력수요 예측오차와 상관성이 높았다. 이에 과거 3년의 월단위 전력수요 예측오차와 기상변수의 회귀모형식으로 전력수요 예측값의 편의를 보정하였다. 온도, 상대습도, 풍속으로 TBATS 모형의 전력수요 예측값을 보정한 결과 TBATS 모형에 비해 RMSE가 약 6.1% 줄었다.

교차기온반응함수로 추정한 전력수요의 냉난방 수요 변화 추정 (A Study on the Estimation of Electricity Demand for Heating and Cooling using Cross Temperature Response Function)

  • 박성근;홍순동
    • 자원ㆍ환경경제연구
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    • 제27권2호
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    • pp.287-313
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    • 2018
  • 본 연구는 전력수요의 냉방 및 난방 수요를 측정하고 분석한다. 이를 위해 냉난방기온효과를 추정하고 이를 Chang et al. (2014)의 전력수요함수 모형에 적용하여 전력수요를 기본수요, 냉방수요 그리고 난방수요로 분해하였다. 1999년 1월부터 2016년 12월의 한국의 일반용과 주택용 전력수요를 분석한 결과, 난방수요의 증가율이 기본수요와 냉방수요의 증가율을 월등히 상회하였으며 특히 일반용에서 난방수요 증가가 두드러졌다. 평년기온으로 통제한 기온보정된 난방수요는 실현된 난방수요보다 상대적으로 '더' 증가하였고, 냉방수요는 반대로 기온보정된 수요가 실현된 수요에 비해서 '덜' 증가하였다. 본 논문은 전력수요 내의 냉방 및 난방수요를 측정할 뿐 아니라 경제주체들의 전력수요 변화 패턴을 확인했다는 점에 의의가 있으며, 추정 결과들은 향후 전력수요예측과 에너지수요관리 정책 수립에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.

지표-지하수 연동모형을 활용한 기저유량 변동특성 파악 (Baseflow Varaiance Analysis using Runoff-Groundwater Linkage Model)

  • 양동석;이서로;강태성;신민환;임경재
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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    • pp.401-401
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    • 2021
  • 최근 급격한 기후변화로 인한 기온, 강수량 등의 시·공간적 변화는 홍수, 가뭄 등과 같은 자연재해의 빈도와 규모를 증가시키고 있다. 특히 한강수계 주요 하천에서는 급격한 도시화 및 산업화로 인한 물 수요의 증가와 기후변화로 인한 강수량 감소 그리고 하천변 시설에서의 과다한 지하수 이용으로 인해 지하수위 변동이 발생하고 있다. 2017년 국가 지하수관측연보 및 지하수조사연보에 따르면 한강수계에 위치한 전체 569개 관정 중 암반층 관정과 충적층 관정의 최근 5년간 지하수위 평균 변동폭은 각각 3.91 m, 2.73 m로 조사되었으며, 10년 이상 장기관측 자료를 보유한 430개소 관정 중 228개소 관정에서 지하수위 하강 추세를 보이는 것으로 조사된 바 있다. 이처럼 강우나 하천수위 등 자연적인 원인과 양수, 유출 등 인위적인 원인에 의해 발생하는 지하수위의 하강은 지반 침하의 주요 원인이 되며, 하천 기저유출의 변화에도 큰 영향을 미치고 있다. 기저유출은 하천으로 단기 유출되는 지하수로 평수기 및 갈수기 하천 유량의 대부분을 차지하고 있기 때문에 건기시 하천 수질과 수생태계 관리에 있어 매우 중요한 요소에 해당된다. 따라서, 기후변화에 의한 이상가뭄 발생 등을 대비하기 위한 비상용수 또는 대체수자원으로서의 지하수 개발수요가 증가하는 추세에 따라 기저유량 확보 및 수질 개선 방안을 수립하는 것은 지속가능한 수자원 이용·관리 측면에 있어서 매우 중요하다. 현재 활용되는 SWAT(Soil and Water Assessment Tool)과 HSPF(Hydrological Simulation Program Fortran) 수문모형의 경우 지표유출 모의에 있어서 다양하게 활용되고 있으나 기저유량의 특성을 고려하기 위해서는 지표하 수문거동 모의가 어렵다는 한계가 있다. 또한 지표하 수문거동 모의가 가능한 MODFLOW의 경우 지표유출을 모의하기 어려운 한계가 있다. 이를 극복하기 위하여 SWAT-MODFLOW 모형이 개발되었으며, 본 연구에서는 SWAT-MODFLOW 모형을 활용하여 신둔천 유역을 대상으로 유량 및 지하수위 모의결과를 검보정하여 기저유량을 산정하고 변동특성을 분석하였다.

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최근 12년간 아까시나무 만개일의 변화와 과정기반모형을 활용한 지역별 만개일 예측 (Recent Changes in Bloom Dates of Robinia pseudoacacia and Bloom Date Predictions Using a Process-Based Model in South Korea)

  • 김수경;김태경;윤석희;장근창;임혜민;이위영;원명수;임종환;김현석
    • 한국산림과학회지
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    • 제110권3호
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    • pp.322-340
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    • 2021
  • 최근 급격한 봄철 기온 상승과 기후변화의 영향으로 한반도에 분포하고 있는 아까시나무의 개화 시기가 변화하면서 지역간에 동시 개화 현상(simultaneous blooming)이 관측되고 있다. 이러한 변화는 국내 양봉 산업에 큰 변화를 초래하였고, 이로 인해 정확도 높은 아까시나무 개화시기 정보에 대한 수요가 증가하고 있다. 따라서, 본 연구를 통해 아까시나무의 지역별 개화 시기 변화를 잘 설명할 수 있는 신뢰도 높은 개화 시기 예측 모형을 개발하고자 하였다. 이를 위해 지난 12년(2006~2017년)간 전국 26개 지점에서 관측된 아까시나무 만개일 자료와 과거 일기온 복원 자료를 활용하여 봄철 기온 및 아까시나무 만개일 변화의 경향성을 권역별로 파악하고, 과정기반모형을 활용하여 지역 통합 모형(SM)과 함께 지역적 특성을 반영하는 세 모형-SM에 지점별 보정계수를 도입한 수정 통합 모형(MSM), 권역별로 모수를 추정하는 권역별 통합 모형(GM), 관측 지점별로 모수를 추정하는 지역 모형(LM)-을 도출, 성능을 비교하였다. 기온 및 만개일의 경향 분석 결과, 남부 지역에 비해 봄철 기온 상승률이 2배 이상 높았던 중북부 내륙 지역의 경우 만개일이 빠른 속도로 앞당겨져, 결과적으로 남서부 해안 지역과의 만개일 차이는 1년에 0.7098일씩 감소하였다(p-value=0.0417). 전체 지역에 대한 모형의 성능 비교 결과, 지역 특이성이 반영되지 않은 SM에 비해서 MSM은 24% 이상, LM은 15% 이상 감소한 RMSE 값을 나타냈다. 또한 LM과 MSM의 예측 알고리즘을 전국 범위로 확대하여 4년 간(2014~2017년) 16개의 추가 관측 지점을 대상으로 검증한 결과, LM에 코크리깅(Co-kriging)기법을 적용한 방법이 보정계수 전국 분포도를 추정하여 SM을 보정하는 방법보다 예측력이 더 뛰어났으며, 오차의 분포는 두 모형 간에 통계적으로 유의한 차이를 보였다(RMSE: p-value=0.0118, Bias: p-value=0.0471). 본 연구는 아까시나무의 개화 시기 예측에 있어 지역 단위 예측의 신뢰도를 향상시키고 모형을 넓은 지역 범위로 확대, 적용하기 위한 방안을 제시하였다.