$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

제주계통의 기온변화 민감도를 반영한 주말 전력수요예측
A Study on the Weekend Load Forecasting of Jeju System by using Temperature Changes Sensitivity 원문보기

전기학회논문지 = The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers, v.65 no.5, 2016년, pp.718 - 723  

정희원 (Dept. of Electrical Engineering, Daejin University) ,  구본희 (Dept. of Electrical Engineering, Daejin University) ,  차준민 (Dept. of Electrical Engineering, Daejin University)

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

The temperature changes are very important in improving the accuracy of the load forecasting during the summer. It is because the cooling load in summer contribute to the increasing of the load. This paper proposes a weekend load forecasting algorithm using the temperature change characteristic in a...

주제어

#Load forecasting   #Weekend load   #Temperature changes  

AI 본문요약
AI-Helper 아이콘 AI-Helper

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

문제 정의

  • 본 연구는 제주계통의 하절기 주말 전력수요예측을 위해 온도 데이터와 부하 데이터를 이용하여 수요예측을 시행하였다. 2013∼2014년의 온도 데이터와 부하 실적을 이용하여 민감도를 산정하고 수요예측을 수행한 결과 다음과 같은 결과를 얻을 수 있다.

가설 설정

  • 육지계통에서 생산부문의 전력사용량이 가장 높은 비중을 차지하는 반면 제주 계통의 경우 서비스업 전력사용량의 비중이 가장 크다. 서비스업의 전력사용량의 비중이 높은 특성으로 인하여 제주계통의 부하는 냉·난방에 의한 전력사용량이 가장 크다. 수요예측을 실시한 2014년 기준으로 전체 전력사용량의 38% 가량인 2,101,001[MWh]를 서비스 부문에서 사용하고 있다.
  • 그림 3의 2013년 추세곡선으로부터 7월부터 상승한 온도는 8월에 접어들며 점차적으로 낮아짐을 알 수 있다. 이에 온도 상승기를 7월, 온도 하강기를 8월로 가정하였다. 이후 민감도 산정방법은 다음과 같이 4단계로 이루어진다.
본문요약 정보가 도움이 되었나요?

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
전력계통의 목표는 무엇인가? 전력계통의 가장 중요하면서 기본적인 목표는 고품질의 전력을 안정적이고 경제적으로 공급하는 것이다. 안정적이지 못한 전력공급은 산업 및 경제활동에 큰 지장을 주게 된다.
전력수요예측에 사용되는 방법은 무엇인가? 수요예측을 위한 방법으로 과거부터 여러 기법들이 사용되어왔다. 일반적인 전력수요예측에 사용되는 방법으로 지수평활법을 이용한 단기 전력수요예측 방법이 있다. 지수평활법은 과거 모든 데이터를 이용하여 가까운 과거의 데이터에는 큰 가중치를 주고먼 데이터에는 가중치를 적게 주는 방법이다[2].
국내에서 2011년 9월에 대규모 정전이 발생한 이유는? 36%(예비력 약 24만[kW])까지 떨어지는 대규모 정전이 일어났다[1]. 대규모 발전소 예방정비기간인 9월 중에 발생한 폭염(최고온도33℃)이 수요예측에 적절하게 반영되지 못하면서 급증한 수요만큼과부하가 발생한 것이 원인이었다. 이와 같이 전력 수요의 예측은 안정적인 전력수급에 큰 영향을 미치며 예측의 정확도는 계통운영에서 매우 중요한 요소이다.
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (9)

  1. Korea power Exchange, www.kpx.or.kr 

  2. Jun-Min Cha, Kyong-Ha Yoon, Bon-Hui Ku, "Annual Yearly Load Forecasting by Using Seasonal Load Characteristics With Considering Weekly Normalization", Journal of the Korean Institute of Electrical Engineers Conference pp.17-18 2011. 7 

  3. Hyun-Woo Jung, Si-Yeon Kim, Jong-Hun Lim, Kyung-Bin Song, Jeong-Do Park, Seung-Mook Baek, Geum-Jin Lee, Kyung-Hee Chon, "The trend of weekly load forecasting model", Journal of the Korean Institute of Electrical Engineers Conference pp. 496-497 2013. 7 

  4. Korea electric Power Corporation, "The Monthly Report on Major Electric Power Statistics", 2014.12 

  5. Sung-Ill Kong, Young-Sik Baek, Kyung-Bin Song, Ji-ho Park, "The Daily Peak Load Forecasting in Summer with the Sensitivity of Temperature", Trans. KIEE Vol. 53 No. 6 pp. 358-363, 2004. 6 

  6. Kyung-Bin Song, Seong-Kwan Ha, "An Algorithm of Short-Term Load Forecasting", Trans. KIEE Vol. 53, No. 10 pp. 529-535, 2004.10 

  7. Bon-hui Ku, Kyoung-Ha Yoon, Jun-Min Cha, Kyung-Bin Song, Kyung-Bin Song, Ung-Ki Baek, "A Study on the Summer Load Forecasting by using the Characteristics of Temperature Change", The Proceedings of Fall Conference of Power Engineering Society of Korean Institute of Electrical Engineers(KIEE), pp. 153-155, 2010.11 

  8. Bon-hui Ku, Kyoung-Ha Yoon, Jun-Min Cha, "A Study on the Load Forecasting by using the Characteristics of Temperature in Jeju" The Proceedings of Fall Conference of Power Engineering Society of Korean Institute of Electrical Engineers(KIEE), pp. 250-252, 2011.10 

  9. Kwang-Ho Kim, Jong-Keun Park, Kab-Ju Hwang, "A Hybrid Short-term Load Forecasting Model Using Artificial Neural Networks and Fuzzy Expert System", THE TRANSACTION OF THE KOREAN INSTITUTE OF ELECTRICALENGINEERS Vol .43 pp. 2002-2009, 1994.12 

저자의 다른 논문 :

관련 콘텐츠

이 논문과 함께 이용한 콘텐츠

저작권 관리 안내
섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로