• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2003년도 춘계전력전자학술대회 논문집(2)
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• pp.921-924
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• 2003

한전에서는 수요관리의 하나의 방법으로 심야전력요금제도를 운영하고, 심야축열기기를 보급하여 기저부하증대 및 부하율을 개선하기 위한 많은 노력을 기울이고 있다. 최근 유가상승 등의 원인으로 1999년과 2000년에 심야전력 난방기기의 급격한 보급증가로 인한 심야시간대 동계 최대 전력수요가 발생하여 22시 이후 단시간 부하급증으로 일부지역의 배전선로 회선용량부족 및 부하불평형으로 정전을 유발하게 되는 등 많은 어려움이 발생하였다. 본 논문은 심야수요급증으로 인한 대책의 일환으로 축열식 심야난방기기에 대하여 심야전력의 공급시간 자동제어장치를 개발하였다. 축열 잔열량을 측정하여 그 잉여량 만큼의 시간동안 심야전력의 공급을 지연하여 심야전력 공급초기에 집중되는 심야기기의 가동을 억제하여 심야부하를 분산하게 된다. 이로써 축열식 난방기기에 의한 동계 최대 전력수요 발생을 억제하여, 배전선로의 효율적인 운영에 기여할 것으로 기대된다

• 응용통계연구
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• 제32권1호
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• pp.161-171
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• 2019

일별 최대전력 수요 예측은 국가의 전력 수급운영에 중요한 과제로서 과거부터 다양한 방법들이 끊임없이 연구되어 왔다. 일별 최대전력 수요를 정확히 예측함으로써 발전설비에 대한 일일 운용계획을 작성하고 효율적인 설비 운용을 통해 불필요한 에너지 자원의 소비를 감소하는데 기여할 수 있으며 여름 겨울철 냉난방수요로 인해 발생하는 전력소비 과다로 인한 전력예비율 감소 문제 등에 선제적으로 대비할 수 있는 장점을 가진다. 이러한 일별 최대전력수요 예측을 위하여 본 논문에서는 Seasonal ARIMA, TBATS, Seasonal Reg-ARIMA, NNETAR 모형에 평일, 주말, 특수일에 대한 효과와 온도에 대한 영향을 함께 고려하여 다음날의 일별 최대전력을 예측하는 모형을 연구하였다. 본 논문을 통한 모형들의 예측 성능 평가 결과 요일, 온도를 고려할 수 있는 Seasonal Reg-ARIMA 모형과 NNETAR 모형이 이를 고려할 수 없는 다른 시계열 모형보다 우수한 예측 성능을 나타내었고 그 중 인공신경망을 활용한 NNETAR 모형의 예측 성능이 가장 우수하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2002년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2334-2336
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• 2002

한전에서는 수요관리정책의 일환으로 심야전력요금제도를 운영하고, 심야축열기기를 보급하여 기저부하증대 및 부하율을 개선하여 전력공급 원가절감에 노력하여 왔으나, 최근 유가상승 등의 원인으로 1999년과 2000년에 심야전력 난방기기의 급격한 보급증가로 인한 심야시간대 동계 최대 전력수요가 발생하여 22시 이후 단신간 부하급증으로 일부지역의 배전선로 회선용량부족 및 부하불평형으로 정전을 유발하게 되는 등 많은 어려움이 발생하였다. 본 논문은 심야수요급증으로 인한 대책의 일환으로 축열식 심야난방기기의 하나인 축열식 전기온풍기에 대하여 심야전력의 공급시간 자동제어장치를 개발하였다. 축열 잔열량을 측정하여 그 잉여량 만큼의 시간동안 심야전력의 공급을 지연하여 심야전력 공급초기에 집중되는 심야기기의 가동을 억제하여 심야부하를 분산하게 된다. 이로써 축열식 난방기기에 의한 동계 최대 전력수요 발생을 억제하여, 배전선로의 효율적인 운영에 기여할 것으로 기대된다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2011년도 제42회 하계학술대회
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• pp.610-611
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• 2011

전력 계통의 운용 계획을 최적화하기 위해서 연간 최대전력수요와 시간별 전력수요에 대한 장단기간의 수요 예측에 관한 연구가 활발하게 진행 중이다. 특히, 단기 수요 예측은 발전비용과 신뢰도에 크게 영향을 주며, 전력계통의 제어 및 단기계획, 경제급전, 전력조류계산 등의 입력 자료로 활용된다. 많은 예측 문제에 폭넓게 사용되고 있는 인공신경회로망은 전력수요 예측에도 자주 쓰이는 기법이다. 본 논문에서는 이를 보다 정확히 하기 위해 기존의 인공신경회로망 기법을 개선하여 보다 정확한 예측을 보였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2011년도 제42회 하계학술대회
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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.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2011년도 제42회 하계학술대회
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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.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 추계학술대회 논문집 전력기술부문
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• pp.435-438
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• 2008

우리나라 최대전력은 70년대 연도별로 36만 kW, 약 15%씩 증가하였으나, 최근 2000년대에는 연도별로 300만kW 이상, 약 6%대의 증가를 보이고 있다. 발생시간도 70년대에는 저녁시간대에 주로 발생했으나 80년대부터 최근까지는 15시에 하계 최대전력이 발생하고 있다 아울러 최근에는 기상의 변동폭 증가로 여름과 겨울의 계절성이 증폭되는 추세에 있고 이러한 최대전력 발생의 이면에는 시간별 부하패턴이 다양하게 나타나고 있다. 과거 70-80년대에는 연간이나 월간 부하패턴 모두 평균전력대비 변동폭이 크게 나타났으나 최근에는 변동폭이 상당히 작아지고 있다. 이는 최대전력에 못지않게 전력소비량이 지속적으로 증가하여 부하수준이 평준화되고, 부하율이 높아지고 있다는 것을 나타내며 연중 및 일간 피크 발생시점도 다변화되는 특징을 보이고 있다. 따라서 이러한 부하패턴 변화에 합리적으로 대응하기 위해서는 짧은 기간의 부하관리보다는 상시 수요관리인 효율향상 위주의 프로그램이 필요하고, 저렴한 전기 요금의 정상화를 통한 전력소비 감축을 통한 대응이 중요하다. 외국의 사례를 보면 우리나라 냉방 및 난방전력은 현재보다 10%p-20%p 정도 점유비가 추가적으로 상승할 개연성이 높으므로 다양한 시나리오 예측을 통한 철저한 위험관리 체계 확립이 요구된다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권6호
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• pp.251-258
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• 2023

안정적으로 전력을 공급하고 전력계통을 운영하기 위해서는 최대전력을 정확히 예측해야 한다. 특히, 최대전력이 높게 발생하는 겨울과 여름에는 그 중요성이 매우 커진다. 최대전력을 실제 수요보다 높게 예측하면 발전소 기동 비용이 증가하여 경제적 손실이 발생하고, 최대전력을 실제 수요보다 낮게 예측하면 기동이 가능한 발전소가 부족하여 정전이 발생할 수 있다. 최대전력의 예측 오차를 최소화함으로써 경제적 손실과 정전을 예방할 수 있다. 본 논문에서는 최대전력 예측의 오차를 최소화하기 위하여 최신 딥러닝 모델인 TCN을 이용한다. 딥러닝 모델은 하이퍼 파라미터를 어떻게 설정하느냐에 따라 성능 차이가 발생하므로, TCN의 하이퍼 파라미터를 최적화하는 방법을 제안한다. 2006년부터 2021년까지의 데이터를 입력하여 모델을 훈련하고, 2022년의 데이터를 이용하여 예측 오차를 실험하였다. 실험을 수행한 결과 본 논문에서 제안한 최적화 방법을 이용한 TCN 모델의 성능이 다른 딥러닝 모델보다 성능이 우수한 것을 확인하였다.

• 응용통계연구
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• 제34권4호
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• pp.623-632
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• 2021

본 연구에서는 여러가지 시계열 모형 중 평활법(가법계절지수, 승법계절지수), 계절 ARIMA 모형, ARARCH 그리고 AR-GARCH 회귀모형을 이용하여 최대 전력수요를 예측하는 방법을 연구하였다. 이 때 가중 평균모형으로 추세를 갖는 시계열 모형과 온도에 대한 회귀 모형을 적절한 가중치로 예측 정확도를 높이는 방법도 연구하였다. 결과적으로 AR-GARCH 회귀모형으로 예측하는 것이 가중 우수함을 보였다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2019년도 전력전자학술대회
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• pp.551-554
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• 2019

국내 전력 계통은 경제의 성장과 더불어 생활 수준의 향상에 따라 지속적인 증설과 발전이 이루어졌다. 전력설비의 밀도 측면에서 비추어보면 미국이나 일본 대비 적게는 2배에서 많게는 4배에 이르는 최고 수준의 설비 밀도를 보이고 있다. 또한 전체 전력 생산량의 40%이상이 수도권에서 소비되고 있지만 발전설비는 최대 전력 수요지인 수도권과 먼 해안에 인접한 지역에 편재되어 있기 때문에 발생하는 수요와 공급지의 불균형, 장거리 선로를 통한 전력 전송에서 야기되는 전력계통 운영 측면에서의 문제가 발생하게 된다. 최근 화두가 되고 있는 원전 축소, 노후 화력 발전소 정지, 송전선로 경과지에서의 건설 고압 송전선로 건설 반대 등의 요인으로 인하여 전력계통을 최대한 효율적이고 안정적으로 운영하여야 하는 대전제를 만족시키기 위한 방안으로 기존 AC 기반의 계통 설비에 전력변환기술을 기반으로 하는 DC 계통 및 FACTS 설비의 확대 적용하는 방안이 제시되고 있다. 본 논문에서는 다가올 MV급 이상의 전력변환설비의 개념 및 개발 현황에 대한 소개를 하고자 한다.