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TISEAN 패키지를 이용한 전력 수요 시계열 분석
Time Series Analysis of Maximum Electrical Power using the TISEAN package 원문보기

한국정보통신학회 2012년도 춘계학술대회, 2012 May 26, 2012년, pp.803 - 806  

추연규 (경남과학기술대학교) ,  박재현 (경남과학기술대학교)

초록
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비선형 동력학 시스템으로 판단되는 전력수요의 시계열 데이터를 분석하고 예측하기 위해 다양한 방법과 알고리즘이 적용되어져 왔다. 본 논문에서는 복잡한 비선형 시스템의 특성을 파악하기 위해 비선형 시계열 분석을 효과적으로 수행할 수 있는 각종 알고리즘과 코드를 패키지로 제공하는 TISEAN을 이용하여 전력수요 시계열 데이터가 가지고 있는 카오스 성질을 분석하였다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

On this paper, various analysis methods has been applied to analyze and forecast the maximum electrical power needs, which is regarded as a nonlinear dynamic system. To understand the characteristic of complicated system, we used TISEAN package and evaluate the chaotic characteristic of time series ...

AI 본문요약
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문제 정의

  • 또한 잡음신호와 유사한 스펙트럼이 지속적으로 결합된 현상을 보이며 카오스 특징에 의해 혼합된 동력학적인 어트랙터(Attractor)가 모든 위상공간에서 관찰된다는 것도 특징이다.[1] 특정 비선형 동력학 시스템이 카오스 성질을 가지고 있는지 확인하기 위해서는 시스템으로부터 획득한 계열 데이터를 다양한 정성 및 정량적인 분석방법을 통해서 확인하는 것이다.
  • TISEAN 패키지는 비선형 시스템이 가지고 있는 카오스 특성을 다양한 방법을 통해 분석하는 도구로 널리 활용되고 있으며 전력수요와 같은 시스템의 단기예측 도구로써도 활용이 가능하다. 따라서 향후 연구에서는 기존의 예측도구와 TISEAN 예측도구를 이용하여 예측하고 그 성능을 비교 평가하고자 한다.
  • 본 논문에서는 생산과 소비가 동시에 이루어지는 전력공급시스템이 카오스 성질을 가지고 있는지 TISEAN (acronym for TIme SEries ANalysis) 패키지에서 제공하는 다양한 분석방법을 이용하여 판단하고자 한다. 시간별로 획득된 전력수요 시계열 데이터에 대해 매입차원을 달리하면서 위상공간에 표시한 어트랙터, 상관차원(correlation dimension), 최대 Lyapunov 지수 등의 분석결과를 통해 카오스 성질을 가지고 있는지 확인한다.

가설 설정

  • 안정적인 특성화는 데이터간의 거리 확장에 따른 매입 차원 및 지수법칙의 확인을 필요로 한다.[6,7] 우선 궤적 형태로 시계열 데이터를 나타내고 이전에 방문한 점 sn에서 관찰가능한 아주 근접한 점을 sn라 가정한다. 각 점간의 거리를 Δ0 = sn – sn라고 한다면 이 간격은 시간이 경과함에 따라 지수함수적으로 증가한다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
카오스 시스템은 어떠한 시스템에 기초를 두고 있는가? 결정론적 동력학 시스템은 예측가능한 선형시스템으로서 규칙참조에 의해 현재 상태에 따라 다가오는 미래의 상태를 대응할 수 있으나 카오스 시스템은 연속성을 갖지 않고 현재 상태에 따른 미래 상태의 예측이 어려운 비선형 시스템에 기초를 두고 있다.[1] 이러한 카오스 현상에 대한 연구는 많은 연구를 통해 수학, 물리, 공학적인 해석이 이루어지고 있으나 응용가능성과 예측과 관련하여 더 많은 연구가 진행되고 있다.
TISEAN에는 어떠한 선형 시계열 데이터 분석도구를 포함하고 있는가? 본 논문에서 사용된 시뮬레이션 도구인 TISEAN은 비선형 동력학 시스템 이론에 기초를 둔 다양한 알고리즘으로 시스템의 시계열을 분석하기 위해 GPL 라이센스를 기반으로 Rainer Hegger, Holger Kantz, Thomas Schreiber에 의해서 개발되어 배포중인 도구이다. 패키지 내에 포함된 스펙트럼, 자기상관함수 등과 같은 선형 시계열 데이터 분석도구를 포함하고 있으나 이는 데이터의 신속한 검사에 적합하며, 다양한 알고리즘이 적용된 도구들은 특정 파라미터를 요구하기도 한다.[2]
어떠한 특징으로 인하여 실시간으로 변화하는 전력수요에 능동적으로 대응하고 안정적인 전력공급이 이루어지도록 정확한 예측에 따른 운용이 필요한가? 환경보존 및 에너지 절약 등과 밀접한 관련이 있는 전력공급과 수요예측은 산업사회 발전과 생활방식의 향상에 따라 중요성이 점차 강조되고 있다.[3] 전력수요의 예측은 생산과 소비가 동시에 이루어지는 소비특징으로 인하여 실시간으로 변화하는 전력수요에 능동적으로 대응하고 안정적인 전력공급이 이루어지도록 정확한 예측에 따른 운용이 필요하다. 전력수요의 정확한 예측을 위해서는 카오스 성질을 가지고 비선형 동력학 시스템이 가지는 예측 가능성을 판단하기 위해 시계열 데이터를 이용한 분석이 선행되어야 한다.
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