• Title/Summary/Keyword: electricity demand forecasting

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경쟁시장에서 유지보수계획 및 입찰전략 수립에 관한 연구 (Generator Scheduling and Bidding Strategies in Competitive Electricity Market)

  • 고용준;이효상;신동준;김진오
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2001년도 추계학술대회 논문집 전력기술부문
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    • pp.429-431
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    • 2001
  • The vertically integrated power industry was divided into six generation companies and one market operator, where electricity trading was launched at power exchange. In this environment, the profits of each generation companies are guaranteed according to utilization of their own generation equipments. This paper represents on generator maintenance scheduling and efficient bidding strategies for generation equipments through the calculation of the contract and the application of each generator cost function based on the past demand forecasting error and market operating data.

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역전파 신경회로망 기반의 단기시장가격 예측 (Locational Marginal Price Forecasting Using Artificial Neural Network)

  • 송병선;이정규;박종배;신중린
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2004년도 하계학술대회 논문집 A
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    • pp.698-700
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    • 2004
  • Electric power restructuring offers a major change to the vertically integrated utility monopoly. Deregulation has had a great impact on the electric power industry in various countries. Bidding competition is one of the main transaction approaches after deregulation. The energy trading levels between market participants is largely dependent on the short-term price forecasts. This paper presents the short-term System Marginal Price (SMP) forecasting implementation using backpropagation Neural Network in competitive electricity market. Demand and SMP that supplied from Korea Power Exchange (KPX) are used by a input data and then predict SMP. It needs to analysis the input data for accurate prediction.

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경쟁 전력시장에서 발전기 유지보수계획을 고려한 입찰전략수립 (Generator Maintenance Scheduling for Bidding Strategies in Competitive Electricity Market)

  • 고용준;신동준;김진오;이효상
    • 에너지공학
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    • 제11권1호
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    • pp.59-66
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    • 2002
  • 수직 통합된 체제의 전력회사가 6개의 발전회사와 1개의 판매회사로 분리되고 전력거래소를 통한 전력거래가 본격화되면서 발전회사는 자체 소유 발전설비의 공급가능용량을 어떻게 활용하느냐에 따라 영업상 수익의 영향을 받게 된다. 특히, 하루 전 발표되는 한계가격(System Marginal Price, Base Load Marginal Price)에 맞도록 전력생산을 위한 발전 비용함수를 적용한다면 익일의 공급가능용량이 최적 배분됨으로써, 변동비 반영 시장(Cost based Generation Pool)과 입찰가격 반영 발전시장(Price Bidding Generation Pool)에 적용될 계통운영보조서비스의 계약 물량 산출 및 익일 생산비용의 최적화를위한 입찰전략(Bidding Strategies) 수립이 가능해 지므로 보유 설비에 대한 최적이용이 가능하게 된다. 따라서 본 논문에서는 수요예측 오차와 과거 시장운영 실적을 기초로 년 간 유지보수 계획을 수립하고, 계통운영보조서비스에 대한 계약물량 산출과 개개 발전기의 비용함수 산출, 적용을 통한 발전설비의 효율적인 입찰 방안에 대해 논하고자 한다.

제한급전하는 오프그리드의 독립형 마이크로그리드 최적 설계 및 경제성 평가를 위한 일부하곡선 추정 방안에 관한 연구 (A Study on the Estimation Method of Daily Load Curve for the Optimization Design and Economic Evaluation of Stand-alone Microgrids Based on HOMER Simulation in Off-Grid Limiting the Supply of Electricity)

  • 남용현;윤석민;김정훈;황성욱
    • 전기학회논문지
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    • 제68권1호
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    • pp.27-35
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    • 2019
  • There is a growing interest in various microgrid solutions that supply electricity 24 hours a day to off-grid areas where are not connected with the main grid, and Korea has many positive effects by constructing overseas microgrids as a country operating the emission trading scheme. Since it is not clear how to obtain load curves that is one of the inputs of the HOMER used to design a microgrid optimization plan, or it is necessary to examine whether electricity is supplied to the peak load level of the areas where have not received the electricity benefits from the viewpoint of the demand management, a methodology should be developed to know the load composition ratio and the shape of the daily load curve. In this paper, the relative coefficient and average load information for each load group obtained from the survey are used besides peak load and total average load. A mathematical model is proposed to derive the load composition ratio in the form of a Quadratic Programming and the load forecasting is performed using simple linear regression with future indicators. The effectiveness of the proposed method is confirmed for the Philippine island region supported by Korea Energy Agency and the Asian Development Bank.

인공지능 기반 전력 수요 예측 방법에 관한 고찰 -앙상블 및 회귀 알고리즘을 기반으로- (A Study on AI-Based Electricity Demand Forecasting - Focusing on Ensemble and Regression Methods-)

  • 김윤명;윤주영;김민주;채기웅;최유정
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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    • pp.857-859
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    • 2022
  • 본 연구는 인공지능 기반의 전력 수요 데이터 예측 모델을 구축하고 이를 최종적으로 웹의 형태로 구현하는 것을 목표로 하였다. 기상청 데이터의 기후 요소를 매개변수로 삼아 전력 수요를 예측하고, 그 결과를 가시적으로 시각화하는 것까지의 전 과정을 최대한 간결하게 진행하였다. 추후 한층 더 발전된 모델을 구축할 수 있다면, 전력시장의 효율성과 경제성을 향상시켜 불필요한 에너지 낭비를 미연에 방지할 수 있을 것이라고 기대한다. 나아가 시스템 상용화를 위해 계속 연구 활동에 정진할 수 있을 것이다.

이노베이션 상태공간 지수평활 모형을 이용한 시간별 전력 수요의 예측 (Hourly electricity demand forecasting based on innovations state space exponential smoothing models)

  • 원다영;성병찬
    • 응용통계연구
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    • 제29권4호
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    • pp.581-594
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    • 2016
  • 본 논문은 이노베이션 상태공간모형을 근간으로 기존의 지수평활법을 포괄할 수 있는 다중 계절형 모형을 소개한다. 특히 이 모형은, 기존 모형의 한계를 극복하고 동일한 계절 내의 다양성을 표현할 수 있도록 계절 성분을 행렬로 표현하는 정교한 구조를 가지고 있다. 이런 구조를 이용하면 비슷한 패턴을 가지는 계절 성분의 모수를 그룹별로 분류할 수 있다. 따라서, 다중 계절형 모형은 모수절약 원칙을 달성할 수 있으며 모형의 해석이 용이한 장점을 가지고 있을 뿐만 아니라, 잠재적으로 임의의 개수의 계절성도 수용 가능하다. 본 연구에서는 다중 계절형 모형을 이용하여 시간 단위로 관측된 한국 전력 수요량을 분석하고 예측한다. 특히, 시간별 전력 수요량의 계절성은 1일 및 1주일의 두 가지로 고려되었고 이를 토대로 유사한 요일들은 공통 계절로 그룹화하였다. 모형의 예측 성능을 평가하기 위하여 기존 지수평활법의 예측 결과와 비교하였다. 그 결과, 다중 계절형 모형이 기존 지수평활법보다 예측력이 우수함을 확인하였다.

EV 충전소의 일별 최대전력부하 예측을 위한 LSTM 신경망 모델 (An LSTM Neural Network Model for Forecasting Daily Peak Electric Load of EV Charging Stations)

  • 이해성;이병성;안현
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제21권5호
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    • pp.119-127
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    • 2020
  • 국내 전기차 (EV: Electric Vehicle) 시장이 성장함에 따라, 빠르게 증가하는 EV 충전 수요에 대응하기 위한 충전설비의 확충이 요구되고 있다. 이와 관련하여, 종합적인 설비 계획을 수립하기 위해서는 미래 시점의 충전 수요량을 예측하고 이를 바탕으로 전력설비 부하에 미치는 영향을 체계적으로 분석하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 한국전력공사의 EV 충전 데이터를 이용하여 충전소 단위의 일별최대부하를 예측하는 LSTM(Long Short-Term Memory) 신경망 모델을 설계 및 개발한다. 이를 위해, 먼저 데이터 전처리 및 이상치 제거를 통해 정제된 데이터를 얻는다. 다음으로, 충전소 단위의 일별 특징들을 추출하여 훈련 데이터 집합을 구성하여 일별 최대 전력부하 예측 모델을 학습시킨다. 마지막으로 충전소 유형 별 테스트 집합을 이용한 성능 분석을 통해 예측 모델을 검증하고 이의 한계점을 논의한다.

DDNS 기반 가정 에너지 관리 시스템 설계 (Design For System Algorithm for Implement Machine Socialization Environment)

  • 이춘희;김웅준;정회경
    • 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.

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석탄화력발전 출력감소가 계통한계가격 및 온실가스 배출량에 미치는 영향 (Effect of Power Output Reduction on the System Marginal Price and Green House Gas Emission in Coal-Fired Power Generation)

  • 임지용;유호선
    • 플랜트 저널
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    • 제14권1호
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    • pp.47-51
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    • 2018
  • 본 연구에서는 석탄화력발전의 출력 감소가 계통한계가격과 온실가스감축량에 어떻게 영향을 미치는지 분석하였다. 분석방법은 국영 발전회사에서 이용하는 전력거래예측프로그램을 이용하였으며 전력계통의 운영조건은 제7차 전력수급기본계획의 전력수요와 전원구성을 근거로 하였다. 분석결과 전체 석탄화력발전의 최대출력을 29 [%]까지 감소한 경우 계통한계가격은 감소전과 비교하여 12 [%p] 상승하고 온실가스 배출량은 9,966 [kton] 감축되었다. 또한 석탄화력발전기 전체 용량의 30 [%]에 해당하는 저효율 석탄화력발전기 16기를 정지한 경우 계통한계가격은 14 [%p] 까지 증가하였고 온실가스 배출량은 12,574[kton]까지 감축 가능함을 알 수 있었다.

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수도권과 지방권 수요예측모형을 통한 전국 도시가스수요전망의 예측력 향상 (Improving Forecast Accuracy of City Gas Demand in Korea by Aggregating the Forecasts from the Demand Models of Seoul Metropolitan and the Other Local Areas)

  • 이성로
    • 자원ㆍ환경경제연구
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    • 제26권4호
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    • pp.519-547
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    • 2017
  • 본 연구는 지역 단위 도시가스 수요예측모형을 이용하여 전국 도시가스수요예측의 정확도를 향상할 수 있는지 여부를 살펴봤다. 지역별 수요예측모형을 구축하게 된 배경은 용도별 도시가스 수요의 행태가 분화되는 상황에서 자료의 제한으로 용도별 수요예측모형을 구축하기 어렵다는 것에 있다. 지역별 수요예측모형은 전국수요를 수도권과 지방으로 구분하여 별도의 예측모형을 구성하는 것으로, 시간변동계수를 갖는 공적분모형을 이용하였다. 지역모형에서 전국 도시가스수요예측은 지역별 수요전망치를 합산하여 산출하였다. 2013~2016년의 4년간 예측력 평가결과, 지역별 모형을 통한 전국 도시가스수요 예측이 전국단위 예측모형에 비하여 예측력이 전반적으로 우수한 것으로 나타났다. 지역모형에서는 수도권과 지방권 모형을 별도로 구축함으로써 해당 지역 수요의 특성을 반영한 예측모형이 가능했다. 수도권수요는 가정용수요 비중이 높아 기온에 보다 민감하게 반응하고, 전력수요와 경쟁관계가 있다. 이에 반해 지방권은 산업용수요 비중이 높아 전반적인 경기상황에 따른 수요변동이 크고, 수도권과 달리 벙커씨유와 LPG와 같은 산업용 연료와 대체관계를 보였다. 상기 결과는 성숙기에 접어든 도시가스산업에서 지역별 수요에 대한 세부적인 분석을 통해 전국 단위 수요예측의 정확도를 향상시킬 수 있다는 것을 보여주고, 이와 더불어 용도별 도시가수요 분석에도 유용한 정보를 제공할 것으로 기대한다.