[논문]다중회귀분석법을 이용한 지역전력수요예측 알고리즘

남봉우; 송경빈; 김규호; 차준민

doi:10.5207/jieie.2008.22.2.063

다중회귀분석법을 이용한 지역전력수요예측 알고리즘
The Spatial Electric Load Forecasting Algorithm using the Multiple Regression Analysis Method 원문보기

照明·電氣設備學會論文誌 = Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers, v.22 no.2, 2008년, pp.63 - 70

남봉우 (숭실대학교 전기공학부) , 송경빈 (숭실대학교 전기공학부) , 김규호 (안산공과대학 전기과) , 차준민 (대진대학교 전기공학과)

초록
AI-Helper

본 논문은 현 배전계통계획시스템(DISPLAN)의 지역전력수요예측 알고리즘을 개선하여 다중회귀분석을 이용한 지역전력수요예측 알고리즘을 제시하였다. 지역전력수요예측 알고리즘은 예측의 정확도를 높이기 위해 지역경제와 지역인구와 과거의 판매전력량을 입력변수로 사용하였다. 사례연구로 경북의 경산시, 구미시, 김천시, 영주시를 선정하여 제안한 방법의 정확도를 분석하였다. 사례연구 결과 제안한 방법의 전반적인 정확도는 11.2[%]로 DISPLAN의 12[%]보다 향상되었다. 특히 입력변수의 변동성이 심한 지역의 경우에서 많이 개선되었다. 제안된 방법은 배전계통시스템의 최적투자를 위한 지역전력수요예측에 사용될 것으로 사료된다.

Abstract ▼ AI-Helper

This paper resents the spatial electric load forecasting algorithm using the multiple regression analysis method which is enhanced from the algorithm of the DISPLAN(Distribution Information System PLAN). In order to improve the accuracy of the spatial electrical load forecasting, input variables are selected for GRDP(Gross Regional Domestic Product), the local population and the electrical load sales of the past year. Tests are performed to analyze the accuracy of the proposed method for Gyeong-San City, Gu-Mi City, Gim-Cheon City and Yeong-Ju City of North Gyeongsang Province. Test results show that the overall accuracy of the proposed method is improved the percentage error 11.2[%] over 12[%] of the DISPLAN. Specially, the accuracy is enhanced a lot in the case of high variability of input variables. The proposed method will be used to forecast local electric loads for the optimal investment of distribution systems.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

본 논문에서는 배전계통계획시스템(DISPLA N) 의 지역전력수요예측 알고리즘을 개선하기 위하여 다중 회귀분석을 이용한 지역 전력수요예측 알고리즘을 제안하였다. 하나의 설명변수만을 이용하는 단순 회귀 식의 문제점을 보완하고자 여러 설명변수 간의 관계를 이용한 다중회귀식을 사용하였으며, 사례연구를 통하여 개선된 알고리즘의 단기예측 오차율을 분석하였다.
본 논문에서는 현 배전계통계획시스템(DISP LAN) 의 지역전력수요예측 알고리즘을 개선하는 방향으로 로그함수를 이용한 다중회귀분석과 자료갱신을 이용한 지역 전력수요예측 알고리즘을 제안하였다. 사례연구로 경상북도의 경산시, 구미시, 김천시, 영주시 등 4개 지역을 선정하여 단기예측에 대한 오차율을 분석하였다.
현재 DISPLAN에서는 지역에 대한 전력수요예측 알고리즘이 구현되어 있으며, 이 알고리즘을 분석하여 보다 나은 개선된 알고리즘을 제시하고자 한다.

제안 방법

각 업종별 GRDP도 지역인구와 각 업종별 종사자 수의 증가경향과 비슷하게 수렵하는 특징이지만, 그 특징이 로그함수로 나타내어질 수 있으므로, 각 업종별 GRDP는 로그함수를 이용한 다중회귀식을 이용하였다.
개선된 알고리즘은 이러한 문제를 개선하기 위하여 설명변수를 2개에서 3개로 선정하여 어떠한 이벤트가 발생하여 한 설명변수에 영향을 미친다고 하여도 예측데이터에 대한 영향을 최소화 하고자 하였다.
경북 4개 지역에 대한 사례연구 중 대표적으로 김천시에 대한 시뮬레이션 과정과 결과를 제시하였다. 표 3~7은 대표적으로 김천시 용도별 지역 판매전력량예측 알고리즘에 대한 연도별 입력변수와 출력변수, 그리고 회귀분석 결과수식을 나타낸 것이다.
본 논문에서 제시한 지역전력수요예측 알고리즘은 지역경제성장예측 알고리즘과 지역판매전력 량 예측 알고리즘으로 구분된다. 지역경제성장예측 알고리즘은 그림 2와 같이 지역산업을 농림어업, 광공업 및 서비스업의 3가지로 분류하여 산업별 총 생산을 예측하였다.
알고리즘으로 구분된다. 지역경제성장예측 알고리즘은 그림 2와 같이 지역산업을 농림어업, 광공업 및 서비스업의 3가지로 분류하여 산업별 총 생산을 예측하였다.
지역인구 및 각 업종별 종사자수의 증가경향을 살펴보면 연도가 증가할수록 그 증가추세가 점점 감소하여 수렴하는 특성으로, 그 특성이 자연로그 함수로 나타내어질 수 있으므로, 지역인구와 각 업종 별종 사자수는 자연로그함수를 이용한 단순 회귀 식을 사용하였다.
첫 번째로 하나의 입력데이터에만 영향을 받는 현 알고리즘의 단순회귀분석 문제점을 개선하기 위하여 여러 영향요소를 고려하는 다중회귀분석을 제안하였다. 회귀분석의 실제 응용에서는 설명변수 (input data)가 한 개인 단순회귀모형보다는 설명변수가 두 개 이상 포함된 회귀모형이 더욱 빈번하게 사용된다.
제안하였다. 하나의 설명변수만을 이용하는 단순 회귀 식의 문제점을 보완하고자 여러 설명변수 간의 관계를 이용한 다중회귀식을 사용하였으며, 사례연구를 통하여 개선된 알고리즘의 단기예측 오차율을 분석하였다.
현 DISPLAN의 지 역전력수요예측 알고리즘의 개선점으로 다중 회귀분석과 자료 갱신을 제시하였다. 현 DISPLAN의 지역 전력수요예측 알고리즘의 문제점과 제시된 각 개선점들에 대하여 알아보면 다음과 같다.

대상 데이터

사례연구로 경상북도의 경산시, 구미시, 김천시, 영주시 등 4개 지역을 선정하여 1998년부터 2003년까지의 과거데이터를 사용하여 2004 ~2005년의 단기예측에 대한 오차율 분석을 하였다. 사례연구에 사용된 데이터는 통계청의 통계정보시스템(KOSIS) 및 경북 통계DB, 각 시군청의 통계연보를 이용하였으며, 자세한 출처는 다음과 같대8-13].
제안하였다. 사례연구로 경상북도의 경산시, 구미시, 김천시, 영주시 등 4개 지역을 선정하여 단기예측에 대한 오차율을 분석하였다.
사례연구에 사용된 데이터는 통계청의 통계정보시스템(KOSIS) 및 경북 통계DB, 각 시군청의 통계연보를 이용하였으며, 자세한 출처는 다음과 같대8-13].

데이터처리

용도별 판매전력량의 증가경향을 살펴보면 연도가 증가할수록 그 증가추세가 점차 수렴하는 특징을 보이고 있으며, 그 특징이 로그 함수로 나타내어질 수 있으므로, 용도별 판매전력량은 로그함수를 이용한 다중회귀분석을 이용하였으며, 다음의 식과 같다.

성능/효과

개선된 알고리즘 단기예측의 평균오차는 이며, 최고 오차율은 28[%]정도 보이고 있다. 현 알고리즘 단기예측의 평균오차는 12[%]로 개선된 알고리즘이 다소 향상된 결과가 나왔으며, 최대 오차율은 다소 높은 37[%]정도 보이고 있다.
이런 상황에서 데이터 획득이 가능한 경북 4개 지역에 대하여 실시한 결과로 오차율이 다소 높게 나왔지만, 지역용도별 판매전력량 과거 경향을 충분히 따라간다는 것을 알 수 있었다. 또한 현 알고리즘의 단순회귀분석으로 인하여 과거 데이터의 변동이 심할수록 오차가 많이 발생하지만, 개선된 알고리 즘은 다중회귀분석을 사용하여 과거 데이터 의 변동이 심하더라도 그 영향이 예측데이터에 미치는 영향을 감소시킴으로써 오차를 줄인 것을 확인할 수 있었다.
이런 상황에서 데이터 획득이 가능한 경북 4개 지역에 대하여 실시한 결과로 오차율이 다소 높게 나왔지만, 지역용도별 판매전력량 과거 경향을 충분히 따라간다는 것을 알 수 있었다. 또한 현 알고리즘의 단순회귀분석으로 인하여 과거 데이터의 변동이 심할수록 오차가 많이 발생하지만, 개선된 알고리 즘은 다중회귀분석을 사용하여 과거 데이터 의 변동이 심하더라도 그 영향이 예측데이터에 미치는 영향을 감소시킴으로써 오차를 줄인 것을 확인할 수 있었다.
그 하나의 설명변수가 김천시처럼 과거데이터가 어떠한 이벤트로 인하여 변동이 심하게 생긴다면 결과적으로 예측데이터에도 큰 변동이 생겨 오차가 커지게 된다. 즉 김천시의 지역 인구의 데이터의 변화가 심하여 그것이 업종별 종사자 수 및 GRDP에 영향을 미쳤으며, 그 결과가 그대로 용도별 판매전력량에 영향을 미치게 된 것이다. 그림 4에서 보는 것처럼 지역인구의 데이터의 변화로 인하여 예측 첫해인 2004년에 모든 용도별 판매전력량 예측에서 감소를 나타내어 오차가 심하게 발생하였다.
개선된 알고리즘 단기예측의 평균오차는 이며, 최고 오차율은 28[%]정도 보이고 있다. 현 알고리즘 단기예측의 평균오차는 12[%]로 개선된 알고리즘이 다소 향상된 결과가 나왔으며, 최대 오차율은 다소 높은 37[%]정도 보이고 있다. 최대 오차율이 심한 원인은 지역이 작을수록 입력데이터의 변동이 심하기 때문이다.

후속연구

이후 지역단위의 데이터가 체계적으로 정리되어 모든 지역에 대한 지역수요예측이 이루어지면, 상향식 (Bottom-up) 과정과 하향식 (Top-Down) 과정에 의한 영역간의 배분계수 또는 상대계수를 통한 지역 수요예측의 보정에 대한 연구를 통하여 지역 수요예측에 대한 오차율이 상당부분 개선될 것으로 사료된다.

참고문헌 (13)

한국전력공사 전력연구원, '신경회로망을 이용한 배전부하 수요예측 연구', 2000 최종보고서
한국전력공사 전기연구원, 'A Study on the Improvement of Forecasting Method for Regional Demand and Load Characteristics', 1998
H. Lee Willis, ' Spatial Electric Load Forecasting', Marcel Dekker, New York, 2002
하성관, '신경회로망을 이용한 변압기의 단기전력수요예측', 숭실대학교 대학원 석사학위 논문, 2005.2
한국전력공사 전력연구원, '신뢰성 및 경제성을 고려한 배전계통 최적투자계획 수립 모델 및 시스템의 개발', 2006 1차년도 진도보고서
강근석, 김충락, '회귀분석', 교우사, 2001
DISPLAN
통계정보시스템, 'http://kosis.nso.go.kr'
경상북도 통계DB, 'http://stat.gb.go.kr'
경산시 통계연보, 'http://www.gyeongsan.go.kr'
구미시 통계연보, 'http://www.gumi.go.kr'
김천시 통계연보, 'http://www.gimcheon.go.kr'
영주시 통계연보, 'http://www.yeongju.go.kr'

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

내보내기 구분	파일저장 인쇄 메일전송
구성항목	기본정보 상세정보 관리번호, 논문명, 저널/프로시딩명, 저자 , 발행년, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, 발행기관 관리번호, 논문명, 대등논문명, 저자 , 저널/프로시딩명, 발행기관, 발행년, 발행언어, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, ISBN, ISSN, 주제분야, 키워드, 초록(한글), 초록(영문), 저자(소속기관)
저장형식	Text(ASCII format) Excel format RefWorks Direct Export RIS format (for Reference Manager, ProCite, EndNote), Scholar's Aids, Mendeley
메일정보	받는사람 (필수) @ 보내는사람 (선택) @ 제목 내용 KISTI 검색결과 이메일 서비스
안내	총 건의 자료가 검색되었습니다. 다운받으실 자료의 인덱스를 입력하세요. (1-10,000) 검색결과의 순서대로 최대 10,000건 까지 다운로드가 가능합니다. 데이타가 많을 경우 속도가 느려질 수 있습니다.(최대 2~3분 소요) 다운로드 파일은 UTF-8 형태로 저장됩니다. 파일의 내용이 제대로 보이지 않을실 때는 웹브라우저 상단의 보기 -> 인코딩 -> 자동선택 여부를 확인하십시오. ~ Text(ASCII format) Excel format

연합인증