• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.11 no.8
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• pp.2793-2800
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• 2010

In this paper, we propose a quadratic (nonlinear) regression model that forecasts daily demands of electric power in summer. For cost-effective production (and/or procurement) of electric power, forecasting demands of electric power with accuracy is important, especially in summer when temperature is high. In the literature, temperature and daily demands of preceding days are typically employed to construct forecasting models. While, we consider another factor, day of the week, together with temperature and daily demands of preceding days. For validating the proposed model, we demonstrate the forecasting accuracy in terms of MAPE(Mean Absolute Percentage Error) and MPE(Maximum Percentage Error) using field data from KEPCO(Korea Electric Power Corporation) in comparison with two forecasting models in the literature. When compared with the two benchmarks, the proposed forecasting model performs far better providing MAPE and MPE not exceeding 3.08% and 8.99%, respectively, in summer from 2005 to 2009.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.27 no.6
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• pp.1601-1607
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• 2016

Recently, weather information has been increasingly used in various area. This study presents the necessity of hourly weather information for electricity demand forecasting through correlation analysis and multivariate regression model. Hourly weather data were collected by Meteorological Administration. Using electricity demand data, we considered TBATS exponential smoothing model with a sliding window method in order to forecast electricity demand. In this paper, we have shown that the incorporation of weather infromation into electrocity demand models can significantly enhance a forecasting capability.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.69-70
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• 2011

평일의 전력수요는 연속적인 시계열 특성이 뚜렷하여 전력수요예측 오차가 크지 않으나 특수일의 경우는 불연속적인 시계열특성을 가지게 되어 전력수요예측 오차율이 크다. 특히, 연휴의 직전 평일은 평일의 특성과 특수일의 특성이 혼재하고 있어 오차율이 가장 큰 일자 중 하나이다. 따라서 본 논문에서는 연휴 직전 평일과 직전 일요일과의 부하 변동비를 계산하여 전력수요를 예측하는 방법을 제안하고, 추석연휴 직전 평일에 제안한 방법을 적용하여 최대수요예측 오차가 개선됨을 확인하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2001.11b
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• pp.51-53
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• 2001

전력 수요 예측은 전력 수급 안정과 양질의 전력을 공급하기 위한 필수 기법이며 경쟁적인 전력시장에서 전력요금과 밀접한 관련이 있다. 그러므로, 경쟁적인 전력시장 구조하의 시장 참여자에게 있어서 전력 수요 예측은 매우 관심 있는 사항이다. 최근의 전력 수요 예측 기법으로 예측한 오차율을 살펴보면 평일과는 다르게 특수일의 전력 수요예측은 평균 5%를 상회하는 수준으로 예측의 정확도가 평일 예측에 비해 크게 낮은데 이유는 특수일이 평일에 비하여 부하의 크기가 다소 낮게 나타나고 특수일 마다 계절적인 차이가 있으며 각각의 특수일 마다 고유한 부하의 특성이 있으므로 과거 데이터를 이용할 때 동일 특수일을 이용하게 되며 따라서 평일과는 다르게 일년 단위로 과거 데이터 값들이 취득되므로 오차율이 커진다. 따라서 데이터들을 퍼지화하여 선형계획법을 수행하여 평균 $2{\sim}3%$ 정도의 우수한 결과를 도출한 바 있다. 본 논문에서는 퍼지 선형회귀분석법을 이용한 예측 기법에 최소자승법을 도입하여 특수일 전력 수요예측의 정확도를 개선하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2015.07a
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• pp.485-486
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• 2015

전력수요예측은 전력계통을 원활하고 체계적으로 운영하며 안전성과 경제성이 고려된 전력수급계획을 가능하도록 하는 것으로써 예측 오차율을 줄이는 것이 필수적이다. 전력수요예측 오차율을 줄이기 위해 많은 선행 연구가 이루어졌으며 최고기온과 최저기온의 변화에 전력수요가 민감하게 반응하는 것을 밝혀내었다. 하지만 최근 지속적인 기후 변화로 최고기온 및 최저기온만으로 전력수요예측을 수행하기에는 무리가 있다. 또한, 기온과 전력수요의 연관성에 대한 관심이 증대되고 다양한 방식의 분석이 수행되고 있다. 본 논문에서는 시간별 전력수요와 기온의 연관관계를 분석하였으며 시간별 전력수요에 가장 연관도가 높은 시간대의 기온을 제시한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.11b
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• pp.29-30
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• 2007

본 논문은 특수일 전력 수요 예측을 위해 온도 효과를 고려한 데이터 추출법을 이용하여 특수일 전력 수용 예측 오차율을 감소시키는 방법을 제시한다. 제안된 기법의 타당성을 확인하기 위해 논문에서는 통계학에서 사용되는 결정계수를 이용한다. 결정계수를 이용하여 온도효과의 고려 여부가 오차율에 미치는 영향을 분석하였다. 또한 제안된 기법은 1996년 특수일 오차율을 기존 논문의 결과와 비교 분석하여 기존 방식 대비 특수일 전력 수요예측 관련 우수성을 보였으며, 최근 데이터인 2006년 특수일 전력 수요 예측을 통하여 검증하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.71-72
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• 2011

단기 전력수요예측의 오차를 줄여 불필요한 전력생산을 이전에 방지하는 것은 매우 중요하다. 본 논문에서는 오차율이 높은 연휴 전 평일의 단기 전력수요예측 정확도를 높이기 위해 이전 평일과 주말의 데이터를 이용한 새로운 예측 방법을 제안하고, 추석연휴 전 평일에 제안한 방법을 적용하여 수요예측에 대한 오차가 개선됨을 확인하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.638-639
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• 2011

전력수요는 여러 가지 사회, 경제, 기상 등의 복합적인 요인에 의해 결정되므로 예측하기 쉽지 않다. 수요 예측 시스템을 통해 예측된 결과는 예측일의 상황에 맞는 여러 가지 예측과 관련된 변동 요인의 적용범위가 수치적으로 달라 질 수 있어 예측 데이터와 실제 수요와의 오차율이 높아질 수 있다. 따라서 전력수요 실적과 예측간 오차에 영향을 주는 변동 요인의 영향력을 분석하고, 예측일의 상황에 맞게 적절한 수치의 변수를 예측 시스템에 제공하여 예측의 정확성을 향상시키는 방안에 대하여 알아보았다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2001.05a
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• pp.52-54
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• 2001

전력 수요 예측은 전력 수급 안정과 양질의 전력을 공급하기 위한 필수 기법이며 경쟁적인 전력 시장에서 전력요금과 밀접한 관련이 있다. 그러므로, 경쟁적인 전력시장 구조하의 시장 참여자에게 있어서 전력수요 예측은 매우 관심 있는 사항이다. 최근의 전력 수요 예측 기법으로 예측한 오차율을 살펴보면 특수일의 전력 수요 예측의 정확도가 평일 예측에 비해 낮으며 특히, 토요일 또는 월요일에 특수일이 오는 경우 예측의 정확도가 낮아지는 경향이 있다. 따라서, 찬 논문은 퍼지 선형회귀 분석법과 상대계수법을 병행하여 예측함으로써 특수일 수요 예측의 정확도를 개선하는 방법을 제시한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.608-609
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• 2011

전력수요 예측 오차가 큰 추석 연휴 및 전, 후일 전력수요 예측의 정확성을 향상시키기 위해 과거 추석 연휴 및 전, 후일에 대한 전력수요 특성을 분석하고 최대/최소 전력 예측을 위한 퍼지 입력데이터 선정 방법과 24시간 예측을 위한 정규화에 필요한 입력 데이터 선정방법을 개발하여 퍼지 선형회귀분석 모델을 사용하여 2006년에서 2010년까지 5개년의 사례연구를 통해 알고리즘의 우수성을 검증하였다.