• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1998년도 추계학술대회 논문집 학회본부A
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• pp.292-294
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• 1998

It is very important for electric utility to expand generating facilities and transmission equipments in accordance with the increase of electricity demand. Regional electricity demand forecasting is among the most important step for long-term investment and power supply planning. The main objectives of this paper are to develop the methodologies for forecasting regional load demand. The Model consists of four models, regional economy, regional electricity energy demand, areal electricity energy demand. and areal peak load demand. This paper mainly suggests regional electricity energy demand model and areal peak load demand. A case study is also presented.

• 전기학회논문지
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• 제59권9호
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• pp.1581-1586
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• 2010

Korea Power Exchange has successfully performed the Long-term Electricity Demand Forecasting. Recently there is a lot of change in electricity industry sector; the national master-plan for green gas emission reducing, rise of smart-grid, and new trend of electricity consumption, and it is becoming painful challenging for demand forecasting. In new circumstance the demand forecasting is required more flexible and more accurate.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제10권4호
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• pp.59-65
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• 2021

Electricity contributes to the development of the economy. Therefore, forecasting electricity demand plays an important role in the development of the electricity industry in particular and the economy in general. This study aims to provide a precise model for long-term electricity demand forecast in the residential sector by using three independent variables include: Population, Electricity price, Average annual income per capita; and the dependent variable is yearly electricity consumption. Based on the support of Multiple variable regression, the proposed method established a model with variables that relate to the forecast by ignoring variables that do not affect lead to forecasting errors. The proposed forecasting model was validated using historical data from Vietnam in the period 2013 and 2020. To illustrate the application of the proposed methodology, we presents a five-year demand forecast for the residential sector in Vietnam. When demand forecasts are performed using the predicted variables, the R square value measures model fit is up to 99.6% and overall accuracy (MAPE) of around 0.92% is obtained over the period 2018-2020. The proposed model indicates the population's impact on total national electricity demand.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제16권4호
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• pp.901-922
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• 2007

본 연구는 하계냉방수요가 기온관련변수의 변화에 대해 어떤 반응을 보이는가, 또 어떤 종류의 기온관련변수가 하계냉방수요에 대한 설명변수로 더 적절한가를 보기 위해 일반적인 선형모형은 물론 각기 다른 특성을 가지고 있는 지수모형과 파워모형, S곡선모형 등 비선형모형을 이용하여 2004년부터 2007년까지 최근 4년간 자료를 분석하였다. 실증분석결과 본 연구에서는 기온관련변수들 가운데 불쾌지수가 일최고기온에 비해 설명력이 우수하다는 사실과 함께 하계냉방전력수요가 전체 4개년도 중 2006년을 제외한 다른 모든 연도들에 대해 지수모형을 따라 기온관련변수의 변화에 대응하고 있는 사실을 규명하였다. 또 소득수준의 향상을 반영하는 비냉방전력수요의 꾸준한 증가와 함께 냉방전력수요도 기온관련변수에 매년 더욱 민감하게 반응하고 있는 사실도 발견하였다.

• 전기학회논문지P
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• 제64권2호
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• pp.74-78
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• 2015

With the improvement of living standards and economic development, electricity consumption continues to grow. The electricity is a special energy which is hard to store, so its supply must be consistent with the demand. The objective of electricity demand forecasting is to make best use of electricity energy and provide balance between supply and demand. Hence, it is very important work to forecast electricity demand with higher precision. So, various forecasting methods have been developed. They can be divided into five broad categories such as time series models, regression based model, artificial intelligence techniques and fuzzy logic method without considering special-day effects. Electricity demand patterns on holidays can be often idiosyncratic and cause significant forecasting errors. Such effects are known as special-day effects and are recognized as an important issue in determining electricity demand data. In this research, we developed the power demand forecasting method using ELM(Extreme Learning Machine) for special day, particularly, lunar new year and Chuseok holiday.

• 한국융합학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.19-23
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• 2017

전력은 모든 나라에서 사회 발전과 경제 성장에 가장 기본적인 자원이다. 산업이 고도화 되고 경제의 규모가 발전하면서 전력의 소비량은 점점 증가하고 있다. 전력을 공급하는 쪽에서는 전력을 생산할 때 자원의 낭비를 줄이기 위해 전력 사용량을 예측하는 것은 중요한 일이다. 또한 전력 수요 예측을 통해 여름과 겨울의 피크 타임에서의 전력 수요를 분산하는 것이 가능하다. 그리고 소비 전력의 예측은 국내에서 수요자원 거래시장(Negawatt market)이 본격화되면서 더욱 중요하게 되었다. 더구나 전력 소비량 예측은 소비자가 전력 시장에 직간접적으로 참여하는 수요관리 방법을 제공해준다. 본 연구에서는 1999년부터 2011년까지의 국내총생산, 1인당 국민총소득, 부가세, 국내전력소비량을 이용하여 제주도의 어업 전력 사용량을 예측하는데 유전자 알고리즘을 사용하고 있다. 유전자 알고리즘은 다양한 조합 최적화 분야에서 최적해를 찾는데 유용하게 사용되는 알고리즘이다. 본 논문에서 유전자 알고리즘에서 최적의 동작을 위한 파라미터들을 찾는다. 그리고 실제 전력 소비량 예측을 위해 사용되는 계수(coefficient)들의 최적값을 찾아 예측값과 실제 전력 소비량의 오차를 최소화하는데 목적이 있다.

• 에너지공학
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• 제25권2호
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• pp.37-44
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• 2016

2차 에너지인 전력은 다양한 연료를 발전원으로 하고 있기 때문에, 전력에 대한 수요는 에너지 각 부문에 적지 않은 영향을 미친다. 이에 본 논문에서는 전력수요함수를 추정하여 가격탄력성 및 소득탄력성에 대한 정량적 정보를 도출하고자 한다. 이를 위해 1991년부터 2014년까지의 연간 시계열 자료를 이용하되, 탄력성을 단기와 장기를 구분하여 추정할 수 있는 내생시차변수모형을 적용한다. 종속변수로는 연간 전력수요, 독립변수로는 상수항, 전력실질가격, 실질 국내총생산의 3가지를 이용한다. 분석결과 단기 가격탄력성 및 소득탄력성은 각각 -0.142 및 0.866으로 추정되었으며 유의수준 5%에서 통계적으로 유의하다. 즉 전력수요는 단기적인 관점에서 가격 변화에 대해 비탄력적임과 동시에 소득 변화에 대해서도 비탄력적이다. 장기 가격탄력성 및 소득탄력성을 추정한 결과를 살펴보면 각각 -0.210 및 1.287이며 이 값은 유의수준 5%에서 통계적으로 유의하다. 장기적인 관점에서 보더라도 전력수요는 가격 변화에 대해 여전히 비탄력적인 반면에, 소득 변화에 대해서는 전력수요가 탄력적으로 변한다. 따라서 가격정책 위주의 수요관리정책은 단기 및 장기 모두 효과가 제한적이며, 향후 예상되는 소득 증가에 기인하는 전력수요의 증가는 단기보다는 장기에 보다 두드러질 것으로 예상된다.

• Advances in Energy Research
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• 제5권1호
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• pp.57-64
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• 2017

Electricity is basic need for country development. But at the present time proper planning and policy is require at high pace for power generation network extension due to the increasing population growth rate. Present study aimed to analyze the present and future demand for electricity at household level in Province of Balochistan of Pakistan via simulation modeling. Data of year 2004-2005 was used as baseline data for electricity consumption to predict future demand of electricity at both rural and urban domestic level up to subsequent 30 years, with help of LEAP software. Basically three scenarios were created to run software. One scenario was Business-As-Usual and other two were green scenarios i.e., solar and wind energy scenarios. Results predicted that by using alternative energy sources, demand for electricity will be fulfill and will also reduce burden on non-renewable energy sources due to the greater potential for solar and wind energy present in Balochistan.

• 전기학회논문지
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• 제63권11호
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• pp.1503-1510
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• 2014

This study organizes scenarios on the power supply plans and electricity load forecasts considering their uncertainties and estimates natural gas quantity for electricity generation, total electricity supply cost and air pollutant emission of each scenario. Also the analysis is performed to check the properness of government's natural gas demand forecast and the possibility of achieving the government's CO2 emission target with the current plan and other scenarios. In result, no scenario satisfies the government's CO2 emission target and the natural gas demand could be doubled to the government's forecast. As under-forecast of natural gas demand has caused the increased natural gas procurement cost, it is required to consider uncertainties of power plant construction plan and electricity demand forecast in forecasting the natural gas demand. In addition, it is found that CO2 emission target could be achieved by enlarging natural gas use and demand-side management without big increase of total costs.

• 전기학회논문지
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• 제67권8호
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• pp.1019-1023
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• 2018

In this paper sensitivity analysis of temperature on special day electricity demand of land and Jeju Island is performed. The basic electricity demand per 3 hours is defined as electricity demand that reflects the GDP effect without the temperature influence. The temperature sensitivity per 3 hours is calculated through the relationship between special day electricity demand normalized to basic electricity demand and temperature. In the future, forecast error will be improved if the temperature sensitivity per 3 hours is applied to the special day load forecasting.