함수회귀 모형을 이용한 중장기 부하곡선 예측

초록

본 연구에서는 우리나라 전체의 시간별 수요에 상응하는 총부하(Total Load) 곡선을 예측하는 방법론을 제시한다. 먼저 일별 총부하 곡선을 추세, 기온, 특수일 등과 같이 확정적 요소와 확정적 요소로 설명되지 않는 시간대별 동적 변동을 나타내는 확률적인 요소로 구분하고, 이들을 각각 모형화하여 예측한다. 확정적 요소는 각각의 요인별 효과를 시간대별로 추정하되 각 요인의 효과가 시간에 따라 변동할 수 있는 시간 변동성을 함께 고려하였다. 확률적인 요소를 결정하는 부하곡선의 동적 변동은 함수 주성분 분석(functional principal component analysis, FPCA)을 활용한 함수자기회귀(functional autoregression, FAR) 모형을 이용하여 분석하고 예측하였다. 본 연구에서 제시된 모형으로 365일 동안의 예측실험을 한 결과, 예측된 일별 부하곡선의 평균 절대 백분율 오차(mean absolute percentage error, MAPE)는 약 2% 내외로 안정적으로 나타남을 확인하였다.

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