• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제29권6호
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• pp.709-719
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• 2022

Recently, as the importance of environmental protection has emerged, interest in new and renewable energy is also increasing worldwide. In particular, the solar energy sector accounts for the highest production rate among new and renewable energy in Korea due to its infinite resources, easy installation and maintenance, and eco-friendly characteristics such as low noise emission levels and less pollutants during power generation. However, although climate prediction is essential since solar power is affected by weather and climate change, solar radiation, which is closely related to solar power, is not currently forecasted by the Korea Meteorological Administration. Solar radiation prediction can be the basis for establishing a reasonable new and renewable energy operation plan, and it is very important because it can be used not only in solar power but also in other fields such as power consumption prediction. Therefore, this study was conducted for the purpose of improving the accuracy of solar radiation. Solar radiation was predicted by a total of three weather variables, temperature, humidity, and cloudiness, and solar radiation outside the atmosphere, and the results were compared using various models. The CatBoost model was best obtained by fitting and comparing the Boosting series (XGB, CatBoost) and RNN series (Simple RNN, LSTM, GRU) models. In addition, the results were further improved through Time series cross-validation.

• 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.

• 전기전자학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.120-126
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• 2019

최근 에너지 인터넷에서 지능형 원격검침 인프라를 이용하여 확보된 대량의 전력사용데이터를 기반으로 효과적인 전력수요 예측을 위해 다양한 기계학습기법에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 전력량 데이터와 같은 시계열 데이터에 대해 효율적으로 패턴인식을 수행하는 인공지능 네트워크인 Gated Recurrent Unit(GRU)을 기반으로 딥 러닝 모델을 제안하고, 실제 가정의 전력사용량 데이터를 토대로 예측 성능을 분석한다. 제안한 학습 모델의 예측 성능과 기존의 Long Short Term Memory (LSTM) 인공지능 네트워크 기반의 전력량 예측 성능을 비교하며, 성능평가 지표로써 Mean Squared Error (MSE), Mean Absolute Error (MAE), Forecast Skill Score, Normalized Root Mean Squared Error (RMSE), Normalized Mean Bias Error (NMBE)를 이용한다. 실험 결과에서 GRU기반의 제안한 시계열 데이터 예측 모델의 전력량 수요 예측 성능이 개선되는 것을 확인한다.

• 전기전자학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.134-142
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• 2019

에너지인터넷 기술의 발전과 다양한 전자기기의 보급으로 에너지소비량이 패턴이 다양해짐에 따라 수요예측에 대한 신뢰도가 감소하고 있어 발전량 최적화 및 전력공급 안정화에 문제를 야기하고 있다. 본 연구에서는 고신뢰성을 갖는 수요예측을 위해 딥러닝 기법인 Convolution neural network(CNN)과 Bidirectional Long Short-Term Memory(BLSTM)을 융합한 1Dimention-Convolution and Bidirectional LSTM(1D-ConvBLSTM)을 제안하고, 제안한 기법을 활용하여 시계열 에너지소비량대한 소비패턴을 효과적으로 추출한다. 실험 결과에서는 다양한 반복학습 횟수와 feature map에 대해서 수요를 예측하고 적은 반복학습 횟수로도 테스트 데이터의 그래프 개형을 예측하는 것을 검증한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 춘계학술발표대회
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• pp.571-574
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• 2016

최근 에너지 효율을 최적화하는 차세대 지능형 전력망인 스마트 그리드 시스템(Smart Grid System)이 국내외에 널리 보급되고 있다. 그로 인해 그리드 시스템의 효율적인 운영을 위해 적용되는 EMS(Energy Management System) 기술의 중요성이 커지고 있다. EMS는 에너지 사용량 예측의 높은 정확성이 요구되며, 예측이 정확하게 수행될수록 에너지의 활용성이 높아진다. 본 논문은 전력 사용량 예측의 정확성 향상을 위한 새로운 기법을 제안한다. 구체적으로, 먼저 사용량에 영향을 미치는 환경적인 요인들을 분석한다. 분석된 요인들을 적용하여 유사한 환경을 가지는 전력 사용량 데이터의 사전 군집화를 수행한다. 그리고 예측 일에 관련된 환경 정보와 가장 유사한 군집의 전력 사용량 데이터를 기반으로 전력 사용량을 예측한다. 제안하는 기법의 성능을 평가하기 위해, 다양한 실험을 통하여 일간 전력 사용량을 예측하고 그 정확성을 측정하였다. 결과적으로, 기존의 기법들과 비교했을 때, 최대 52.88% 향상된 전력 사용량 예측 정확성을 보였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.458-465
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• 2020

본 연구의 목적은 제주지역 거시경제 전망모형을 이용하여 제주지역 사회의 중요한 정책에 대한 효과분석을 수행하는 것이다. 이를 위해, 본 연구에서는 기존의 Ko, et al.(2012) 모형을 본 연구의 목적에 맞게 확대·개편하였다. 연구의 주요 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 정책효과 분석을 위해, 2017년까지의 관련 통계자료와 데이터베이스를 갱신·점검하고, 새로운 대내외 정책변수들과 모듈(module)을 확대·추가함으로써 모형의 현실 설명력을 향상시켰다. 그리고 제주경제의 산업구조 변화에 따라 모형에서 설정된 산업구조를 보다 세분화시켰으며, 특히 케인즈 이론의 수요측면까지 모형에서 동시에 고려할 수 있도록 모형의 구조를 확장시켰다. 둘째, 모형의 평가에서는 구(舊)모형에 비해 본 연구의 모형에 대한 예측력이 우수한 것으로 평가되었다. 다만, 일부 내생변수에서 향후 지속적인 자료의 보완을 통해 보다 개선된 모형 개발의 시사점을 얻을 수 있었다. 셋째, 제2공항 건설에 따른 정책효과 분석결과, GRDP 1.25배, 고용 1.2배, 민간소비 1.48배, 투자 2.06배 증대되는 효과를 보이는 것으로 분석되었다. 그리고 경제성장률은 제2공항을 건설할 경우가 그렇지 않을 때보다 연평균 1.6%p 높은 것으로 분석되었다. 마지막으로 본 연구의 결과는 제주특별자치도의 정책의 사결정에 있어 직·간접적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 경제분석
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• 제27권4호
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• pp.1-42
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• 2021

우리나라 소비자물가상승률에 대한 예측은 한국은행의 물가안정목표제 운용, 채권시장 참가자의 만기 포트폴리오 최적화, 부동산 시장 및 민간의 소비와 투자 등 경제 전반에 지대한 영향을 미친다. 본 연구는 향후 3년간 우리나라 소비자물가상승률 예측결과를 제시한다. 이를 위해 우선 자기회귀시차(Autoregressive Distributed Lag, ADL) 모형, AR 모형, 소규모 벡터자기회귀(VAR) 모형, 대규모 VAR 모형의 표본외 예측력을 기준으로 모형선택을 실시한다. 물가상승률에는 다수의 잠재적인 예측변수가 존재하기 때문에 12개의 거시변수를 대상으로 ADL 모형에 베이지안 변수선택기법을 도입하고, 예측력 향상을 위한 정밀한 튜닝과정을 고안하고 적용하였다. VAR 모형에는 미네소타 사전분포를 설정하여 차원의 저주 문제를 극복하고자 하였다. 최근 5년을 대상으로 한 장단기 표본외 예측결과, ADL 모형이 점예측과 분포예측 모두에서 여타 경쟁모형에 비해 전반적으로 우월하였다. 예측조합을 통한 예측결과, 우리나라 소비자물가상승률이 2022년 하반기까지는 현재 비슷한 2% 내외의 수준을 유지할 것으로 보이며, 2023년 상반기부터는 1% 내외로 하락할 것으로 전망된다. 80% 신용구간은 예측치의 대략 ±1%p이다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제30권4호
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• pp.1-8
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• 2021

복잡하고 비선형적인 특징을 갖는 시계열 데이터를 예측하기 위해 딥러닝 기법이 널리 사용되고 있다. 본 연구에서는 최근에 개발된 WaveNet을 개선하고 워크포워드 검증 기법을 적용하여 전력 소비량 데이터를 24시간 이전에 예측하고자 한다. 원래 WaveNet은 오디오 데이터 예측에 사용하고자 고안되었으며, 장기간의 데이터를 효과적으로 예측하기 위해 1차원 팽창인과 합성곱(1D dilated causal convolution)을 사용한다. 먼저, WaveNet이 부호화된 정수 값이 아니라 실수 값을 출력하여 전력 데이터를 예측하기 적합하도록 개선하였다. 다음으로 학습 과정에 적용된 하이퍼파라미터(입력 기간, 배치 크기, WaveNet 블록 개수, 팽창 비율, 학습률 변경)를 조정하여 적절한 성능을 나타내도록 하였다. 마지막으로 성능 평가를 통해 전통적인 홀드아웃 검증 기법보다 본 연구에서 사용한 워크포워드 검증 기법이 전력 소비량 데이터 예측에 우수함 성능을 나타냄을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 춘계학술대회
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• pp.629-631
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• 2015

최근 전기 사용량의 실제 수요가 예측 수요를 벗어남에 따라 나타나는 전력 수급의 불안감을 해결하기 위하여 정부는 보다 효율적인 에너지 관리에 많이 노력을 하고 있다. 2011년 국내최초의 대규모 정전사태인 블랙아웃 사태이후 현재 우리나라의 전력 설비 예비율은 10% 이하로서 전력수급위기는 반복되고 있다. 또한, 에너지 관리 시스템에 대한 관심과 수요는 사회 전 분야로 확대되고 있다. 본 논문에서는 건물 내 전력수급을 최적화하기 위해 유무선 공유기와 DDNS(Dynamic Domain Name Service)를 이용하여 전기 소비 장치의 원격제어 및 모니터링을 위한 Presonal Energy Management System 설계한다. 향후, 원격제어 및 접속에 대한 사용자의 설정을 최소화할 수 있는 방안에 대한 추가적인 연구가 필요하다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제1권3호
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• pp.133-142
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• 2012

쿠르노 모델은 경쟁적 전력시장을 게임이론 기반으로 모델링하기 위한 대표적인 모델이다. 이전 연구에서도 쿠르노 모델을 이용하여 전력시장을 모델링 하기 위한 다양한 시도가 이루어져 왔다. 쿠르노 모델은 몇 개의 주요 발전사업자들이 경쟁하고 그로 인해 시장지배력이 존재하는 과점 시장모델에 적합하다. 쿠르노 모델로 시장을 모델링함에 있어서는 우하향 하는 수요함수의 존재가 선결되어야 한다. 과점에서 시장참여자들은 시장지배력을 활용하여 그들의 이익을 극대화하려고 노력하지만, 우하향하는 시장수요함수에 의해 매출 역시 하락하기 때문에 적당한 지점에서 이러한 시장지배력의 행사를 제한하여야 한다. 스마트그리드에서는 실시간으로 변동하는 요금제와 다양한 전산기반 툴의 활용으로 인해 이러한 수요반응이 더욱 활성화될 것이고, 이 경우 쿠르노 모델은 수요반응 솔루션의 주요 모델로 활용될 것이다. 이에 본 논문은 실제 시장에서 계량경제학적인 접근으로 전력시장의 수요곡선을 추정하는 방법에 대해 제안한다.