• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권8호
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• pp.2793-2800
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• 2010

이 논문에서는 여름철 일일 전력수요 총량을 예측하는 회귀모형을 개발한다. 경제적인 전력 생산계획을 수립하기위해 예측 오차율을 낮추는 것은 매우 중요하다. 전력수요가 크게 증가하는 여름철 전력수요를 예측하기위해 기존 연구에서는 외기온도 및 직전일 전력수요를 고려하였으나, 이 논문에서는 기존 연구에서 제시한 예측 오차율을 개선하기 위해 전력수요의 요일별 특성을 추가적으로 고려한 회귀모형을 개발한다. 이 논문에서는 여름철 전력수요의 요일별 패턴은 최고차항의 계수가 음수인 2차 함수 형태를 나타냄을 확인하였다. 즉, 2005년부터 2009년까지 5년간의 여름철 전력수요 패턴을 살펴본 결과 전력수요 총량은 일요일에 가장 낮고 월요일부터 증가하다가 수요일이나 목요일부터 다시 감소하는 패턴을 보인다. 이 논문에서 제안하는 여름철 전력수요 예측 회귀모형의 타당성을 검증하기 위해 2005년부터 2009년까지 실제 전력수요 데이터를 바탕으로 여름철 전력수요 총량을 예측한 결과, 평균 오차율(MAPE: Mean Absolute Percentage Error)과 최대 오차율(MPE: Maximum Percentage Error)이 각각 3.08%와 8.99%를 넘지 않는 수준임을 확인하였다. 또한 기존 연구에서 제시한 방법과 비교하여도 평균 오차율과 최대 오차율 모두 기존 연구에서 제시한 오차율보다 우수함을 확인하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2009년도 제40회 하계학술대회
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• pp.113_114
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• 2009

우리나라 전기자동차의 잠재 전력수요는 최대부하 측면에서 분석해보면 2008년말 현재 우리나라 자동차 16,794,287대를 전력부하로 환산해보면 1,887,017MW로서 우리나라 발전용량(70,353MW)의 약27배로 나타난다. 다행히도 전기자동차는 비동시 부하이며 최대부하로 충전하지는 않으므로 동시에 그만한 최대전력수요가 필요한 것은 아니다. 그러므로 연간 공급가능한 전기에너지(GWh)를 밸리 필링(Vally Filling;여유 심야전력) 전력량으로 구해보면 약 50,151GWh/년이고, 전기자동차의 에너지 필요용량을 계산해보면 46,587GWh/년이 된다. 이 결과는 전기자동차용 에너지양이 기설 발전설비로 공급가능한 밸리 필링 전력량의 93%로서 전기자동차의 수요를 적당한 시간대로 유도하면 현재의 발전설비 용량으로도 전기자동차에 에너지 공급이 가능하다는 것을 의미한다. 그러나 수도권의 자동차가 45.9%를 차지하고 있어 향후 수도권의 전력공급을 위한 전력 수송의 병목현상인 북상조류의 문제는 심화될 위험이 있다. 하지만 전기자동차의 축전지를 계통에 연계하여 분산전원으로 운영한다면 계통의 피크전력과 예비전력, 주파수 조정 등에 이점을 가져올 수도 있을 것이다.

• 한국조명전기설비학회지:조명전기설비
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• 제10권1호
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• pp.75-79
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• 1996

본 논문에서는 중회귀모델을 시간대별로 구성하고, 변수변환 등을 이용하여 전력 수요를 상징하는 방법을 제시한다. 전력 수요의 상정결과 2% 정도의 양호한 정도를 얻었다. 이 수법을 이용하여 전력수요를 상정할 경우, 전력부하설비의 최적운용 및 발전비용의 최적화는 물론 전력 수급의 균형을 도모하여 전력계통 및 전력설비의 이용효율을 최대로 하는데 기여할 것이다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년도 제37회 하계학술대회 논문집 A
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• pp.76-77
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• 2006

본 연구를 통하여 전력수급계획에 필요한 연간 시간대별 총수요를 예측하는 산법을 개발하였다. 예측과정은 크게 평상일 예측과 특수일 예측으로 구분된다. 평상일의 경우는, 연중 최대수요가 발생하는 하절기 기상으로부터 연중 최대수요를 예측한 다음, 하향식 접근에 의해 주간-일간-시간대별 평상일 수요를 예측하며, 특수일 수요는 예측된 평상일 수요와 평상일 대비 상대계수 모형으로부터 예측한다. 예측의 정확도를 개선하기 위하여 시계열 자료에 가중치를 부여하고, 실적자료가 생길 때마다 자동으로 모형이 갱신되도록 하였으며, 수요예측 결과를 검증, 보정하기 위해 주간수요예측을 재수행할 수 있다. 또한 계획된 월간 전력량 제약에 협조하는 예측산법도 포함하였다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제23권9호
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• pp.47-54
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• 2009

'08.12$\sim$'09. 2월 동절기에 세계경제위축 심화에 따른 수출 급감으로 제조업은 마이너스 성장을 기록함에 따라 우리나라 전력소비의 53[%]를 차지하는 산업용 전력이 약 7[%]의 감소율을 나타내고 있다. 또한 국내에는 내수경기침체에 따른 전력소비 감소와 평년 대비 기온 상승으로 인한 난방수요 감소로 일일 전력수요 패턴에 많은 변화를 보이고 있다. 본 연구에서는 동절기의 최대전력, 평균전력, 상대계수에 의한 전력수요 패턴, 시간대별 온도민감도 분석을 통하여 최대전력은 GDP 성장률 보다는 기온변화에 민감한 반면, 평균전력은 GDP 성장률에 비례하여 감소하는 추세를 보이고 있는 것으로 분석되었다. 이 자료를 근거로 동 하절기의 최대전력과 평균전력의 정확한 전력 수요 예측으로 전력계통을 경제적이고 안정적으로 운영할 수 있다고 여겨진다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제11권10호
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• pp.963-968
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• 2016

논문에서는 도시철도의 변전소의 최대수요전력을 줄이기 위한 새로운 방법으로 OLTC(:On Load Tap Changer)를 갖는 변압기의 사용을 제안한다. 국내의 대부분의 도시철도는 전동차에 필요한 전력을 다이오드 방식으로 정류하며 DC 1500[V]로 공급한다. 변전소가 병렬로 연결되어 있기 때문에 수전전압이 상승하면 정류기 전압도 상승하게 되고 변전소의 최대전력도 증가하게 된다. 시뮬레이션 결과를 통해 본 논문에서 제안하는 방법이 최대수요전력의 증가를 상당히 제한할 수 있음을 보인다.

• 한국조명전기설비학회지:조명전기설비
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• 제6권3호
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• pp.43-49
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• 1992

전력 수요 예측은 전력계통 운용 및 계통 개발의 기본이 되는 것으로 예측의 적부가 전력공급의 신뢰성과 경제성에 미치는 영향이 대단이 크다. 본 논문에서는 예측정도가 높고 운용시 간편성을 지닌 R.G.Brown에 의해 제시된 3중 지수평활법을 이용하여 장기 최대전력수요를 예측하였다. 평활함수는 전체 과거 관측의 선형 결합이고 과거 관측에 주는 가중은 오래된 과거일수록 지수적으로 감소시킨다. 지수평활의 근본 이론은 지수평활의 (n+1)차의 선형결합으로 n차 다항식 모델에서 (n+1)개의 계수추정이 가능함을 보여준다. 이 기법을 이용하여 한국전력 실 계통에 최대전력 수요를 예측한 결과 예측의 정확성과 간편성이 입증되었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제60차 하계학술대회논문집 27권2호
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• pp.157-158
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• 2019

발전소 관리의 단기 전력 수요에 대한 정확한 예측은 전력 시스템의 안전하고 효율적인 작동을 보장하는데 필수적이다. 따라서 본 연구는 가우스 커널 함수 네트워크 (GKFNs)의 심층 구조를 이용하여 일일 최대 전력 수요를 예측하는 새로운 방법을 제시한다. 제안 된 GKFN의 깊이 구조는 표준 GKFN에 비해 예측 정확도를 향상시킨다. 한국의 일일 최대 전력 수요를 예측하기위한 시뮬레이션은 제안 된 예측 모델이 GKFN 모델, k-NN 및 SVR과 같은 다른 예측 모델에 비해 예측 성능에 이점이 있음을 보여준다. GKFN의 제안된 심층 구조는 시계열 예측 및 회귀 문제의 다양한 문제에 적용될 수 있다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제5권1호
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• pp.227-239
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• 2020

본 논문에서는 산업현장에서 통신 오류에도 불구하고 최대전력수요를 예측하는 방법을 소개한다. 최근 국내의 탈원전 정책으로 전력가격상승은 불가피하며, 이에 따른 전력수요 관리를 위한 전력사용량과 최대부하관리는 중요한 문제로 부상하고 있다. 이에 따라, 피크전력을 예측하고 관리하는 것이 중요하다. 하지만 실제 산업현장에서는 각종 설비 및 센서에서 발생하는 노이즈 등으로 인해 측정된 전력데이터의 손실 및 변조 등의 문제가 발생한다. 측정된 유효전력 데이터가 손실된 경우 정확한 값을 예측하기 어렵다. 이 연구는 측정된 유효전력 데이터가 손실될 경우 이상 징후와 결측값을 예측하고 수정하는 모델을 제시한다. 본 연구에 사용된 모델은 산업현장에서 통신 오류가 발생할 경우 최대 전력수요를 예측하는 데 유용할 것으로 예상한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 제39회 하계학술대회
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• pp.552-553
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• 2008

본 논문에서는 특수일 전력 수요 예측을 위한 알고리즘을 제시하였다. 논문에서 제안하는 전력 수요 예측 알고리즘은 데이터 마이닝을 이용한 데이터 전처리 부분과 전처리된 데이터를 사용하여 특수일 수요를 예측하는 다항 회귀분석 부분으로 나누어진다. 데이터 전처리에서는 전력 수요 예측을 위한 과거 데이터 중에 과거 특수일 수요의 패턴을 잘 보여주는 데이터를 찾기 위해 온도와 수요의 관계를 이용한다. 데이터 마이닝의 기준으로 결정계수를 사용하였으며, 알고리즘은 k-nearest neighbor 절차를 사용하였다. 또한 제안된 기법은 2006년 특수일 전력 수요 예측을 통하여 기존 논문의 결과와 비교 분석하여 기존 방식 대비 특수일 전력 수요예측 관련 우수성을 검증하였다.