KR102011314B1 - 단위 가구 피크 전력 수요량 예측 방법 및 시스템 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 단위 가구 피크 전력 수요량 예측 방법 및 시스템에 관한 것으로, 본 발명에 따른 방법은, 예측 대상 가구에 대한 피크 전력 수요량의 온도 민감 기간을 설정하는 단계, 예측 대상 가구에 대해서 설정된 온도 민감 기간에 적용되는 피크 전력 수요량의 온도 민감도 지수를 계산하는 단계, 그리고 피크 전력 수요량 예측일이 온도 민감 기간에 속하면, 온도 민감도 지수를 이용하여 예측일의 피크 전력 수요량을 예측하는 단계를 포함한다.

Description

단위 가구 피크 전력 수요량 예측 방법 및 시스템{Method And System For Peak Power Demand Expectation On Household}
본 발명은 피크 전력 수요량 예측 방법 및 시스템에 관한 것으로, 보다 자세하게는 단위 가구별로 피크 전력 수요량을 예측할 수 있는 방법 및 시스템에 대한 것이다.
현행 전력 수요 관리는 전력 수요가 큰 산업군 혹은 국가 전체 전력량 관점에서의 관리가 일반적이다. 개별 가구, 공동 주택 단위의 전력 수요 예측은 거의 이루어지지 않고 있다.
그런데 신재생 발전 비중 증대, 가정 내 수요 전력 증가 등을 이유로 단위가구에 대한 전력수요 예측요구가 증대되고 있다. 그러나 현재는 단순히 과거 통계기반의 소비 전력 예측방법이 일반적으로 사용되는데 그치고 있다.
다양한 전력 환경의 변화 속에서 전력 시스템을 안정적으로 운전하기 위해서는 원자력, 화력, 신재생 등 다양한 발전원에 대한 기동계획, 국가차원의 수요예측과 더불어 수요 변화폭이 큰 다양한 단위 가구에 대한 전력 수요 예측 또한 중요한 기술적 이슈로 떠오르고 있다.
특히 국민 DR(Demand & Response) 등 기존 수요 반응 시장의 확장을 위해서는 가변성이 큰 단위 가구에 대한 수요량 예측 정확도를 높이는 방법에 대한 요구가 크게 증가하고 있다.
우리나라는 일반적으로 냉방은 에어컨, 난방은 지역난방·도시가스를 주 에너지공급원으로 사용하고 있다. 그로 인해 하절기 기상 온도의 증감과 전력 수요 간에 연관도가 큰 특성을 지니며, 최대 수요에 큰 영향을 미친다. 반면, 봄/가을/겨울의 기상 온도 변화는 전력 수요에 거의 영향을 주지 않는다.
도 1은 총 가구 피크 전력 기준으로 기상 온도에 따른 피크 전력 수요 패턴을 나타낸 그래프이다.
도 1을 참고하면, 2000년 7월 1일부터 17일까지 하절기에 피크 전력 사용량(the peak load)과 최고 온도(the peak temperature)가 민감한 관계에 있는 것을 확인할 수 있다.
도 2 및 도 3은 사회적 이벤트에 따른 전력 수요량을 나타낸 그래프이다.
도 2는 2002년 6월 10일 월드컵 축구 32강 경기가 열린 날의 전력 수요량을 나타낸 것이고, 도 3은 2002년 12월 19일 대통령 선거일의 전력 수요량을 나타낸 것이다.
도 2 및 도 3을 참고하면, 사회적 이벤트가 있는 날에는 평상시 수요 예측과는 상이한 예외적인 수요패턴이 발생하며, 그 오차가 상대적으로 크게 발생함을 알 수 있다.
이와 같이 기상 온도의 증감과 전력 수요간 연관도가 큰 특성을 지니는 하절기에 통계 기반 예측보다 정확한 결과를 얻을 수 있고, 사회적 이벤트 등과 같이 예외적인 수요 패턴이 발생하는 경우 등에 있어서, 예측 대비 실수요량의 오차율을 감소시킬 수 있는 새로운 단위 가구 단위의 전력 수요 예측 기법에 대한 요구가 커지고 있다.
따라서 본 발명이 해결하고자 하는 기술적 과제는 단순 통계기반의 전력수요예측 기법에서 벗어나, 외부 기상 온도와 다양한 사회적 이벤트 정보를 반영하여 단위 가구별로 피크 전력 수요량을 예측할 수 있는 방법 및 시스템을 제공하는 것이다.
상기한 기술적 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 단위 가구 피크 전력 수요량 예측 방법은 예측 대상 가구에 대한 피크 전력 수요량의 온도 민감 기간을 설정하는 단계, 상기 예측 대상 가구에 대해서 설정된 온도 민감 기간에 적용되는 피크 전력 수요량의 온도 민감도 지수를 계산하는 단계, 그리고 피크 전력 수요량 예측일이 상기 온도 민감 기간에 속하면, 상기 온도 민감도 지수를 이용하여 상기 예측일의 피크 전력 수요량을 예측하는 단계를 포함한다.
상기 방법은, 상기 예측 대상 가구에 대한 미리 정해진 과거 기간 동안의 일별 피크 전력 수요량과 일별 최고 온도를 수집하는 단계, 상기 수집된 일별 피크 전력 수요량과 일별 최고 온도를 이용하여, 익일 대비 최고 온도 변화량과 익일 대비 피크 전력 수요 변화량으로 구해지는 일별 온도 민감도를 계산하는 단계, 그리고 상기 일별 온도 민감도를 이용하여 상기 온도 민감도 지수를 계산하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 온도 민감도 지수와 상기 예측일의 피크 전력 수요량은 아래 수학식에 의해 계산될 수 있다.
ΔD(n) = D(n) - D(n-1)
ΔT(n) = T(n) - T(n-1)
St(n) = ΔD(n)/ΔT(n)
Figure 112017100383153-pat00001
D(n') = D(n'-1) +
Figure 112017100383153-pat00002
×ΔT
D(n)은 n 일자의 피크 전력 수요량, T(n)은 n 일자의 최고 온도, St(n)은 n 일자의 일별 온도 민감도,
Figure 112017100383153-pat00003
는 온도 민감도 지수, N은 온도 민감 기간에 속하는 일자의 개수이고, D(n')는 예측일(n')의 피크 전력 수요 예측량이고, ΔT는 예측일과 예측일 전날의 최고 온도차이이다.
상기 예측 대상 가구에 대한 미리 정해진 과거 기간 동안 구해진 상기 일별 온도 민감도 데이터를 이용하여 상기 온도 민감 기간을 설정할 수 있다.
상기 일별 온도 민감도의 평균값을 주별 또는 월별로 구하고, 상기 주별 또는 월별로 구해진 평균값이 상기 일별 온도 민감도의 전체 평균값보다 미리 정해진 기준 이상 높은 주 또는 월을 상기 온도 민감 기간에 포함할 수 있다.
상기 방법은, 피크 전력 사용량 예측일이 미리 정의된 사회적 이벤트 기간에 속하면, 상기 피크 전력 사용량 예측일이 속하는 사회적 이벤트에 대응하는 과거 피크 전력 수요량을 상기 예측일의 피크 전력 수요량으로 예측하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기한 기술적 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 단위 가구 피크 전력 수요량 예측 시스템은, 예측 대상 가구에 대한 피크 전력 사용량의 온도 민감 기간을 설정하고, 상기 예측 대상 가구에 대해서 설정된 온도 민감 기간에 적용되는 피크 전력 수요량의 온도 민감도 지수를 계산하며, 피크 전력 수요량 예측일이 상기 온도 민감 기간에 속하면, 상기 온도 민감도 지수를 이용하여 상기 예측일의 피크 전력 수요량을 예측하는 온도 민감도 기반 예측부를 포함한다.
상기 시스템은, 상기 예측 대상 가구에 대한 미리 정해진 과거 기간 동안의 일별 피크 전력 수요량과 일별 최고 온도를 저장하는 데이터베이스를 더 포함할 수 있다.
상기 온도 민감도 기반 예측부는, 상기 수집된 일별 피크 전력 수요량과 일별 최고 온도를 이용하여, 익일 대비 최고 온도 변화량과 익일 대비 피크 전력 수요 변화량으로 구해지는 일별 온도 민감도를 계산하고, 상기 일별 온도 민감도를 이용하여 상기 예측 대상 가구에 대한 상기 온도 민감도 지수를 계산할 수 있다.
본 발명에 의하면 외기 온도 등의 변화에 따라 피크 전력 수요량이 민감하게 변동되는 구간에서는 온도 민감도 지수를 정의하여 이용함으로써 피크 전력 수요량을 단위 가구별로 정확하게 예측할 수 있는 장점이 있다. 또한 외기 온도나 종래 단순 통계기반의 전력 수요 예측으로는 정확하게 예측할 수 없는 사회적 이벤트 발생 시에도 정확한 피크 전력 사용량을 단위 가구별로 정확하게 예측할 수 있는 장점이 있다.
도 1은 총 가구 피크 전력 기준으로 기상 온도에 따른 피크 전력 수요 패턴을 나타낸 그래프이다.
도 2 및 도 3은 사회적 이벤트에 따른 전력 수요량을 나타낸 그래프이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 단위 가구 피크 전력 수요량 예측 시스템의 구성을 나타낸 블록도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 단위 가구의 온도 민감도 지수를 계산하는 방법을 설명하기 위해 제공되는 흐름도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 단위 가구 피크 전력 수요량 예측 방법을 설명하기 위해 제공되는 흐름도이다.
그러면 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 단위 가구 피크 전력 수요량 예측 시스템의 구성을 나타낸 블록도이다.
도 4를 참고하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 단위 가구 피크 전력 수요량 예측 시스템은 데이터 수집부(110), 계량부(120), 데이터베이스(130) 및 피크 전력 수요량 예측부(140) 등을 포함할 수 있다. 피크 전력 수요량 예측부(140)는 사회적 이벤트 기반 예측부(141), 온도 민감도 기반 예측부(143) 및 통계 기반 예측부(145)를 포함할 수 있다.
데이터 수집부(110)는 단위 가구의 피크 전력 수요량 예측에 필요한 데이터를 외부 장치로부터 수집하는 기능을 수행한다. 구체적으로 데이터 수집부(110)는 기상청에서 운영하거나 민간 기상 서비스 제공사 등에서 운영하는 기상 서버(도시하지 않음)로부터 통신망을 통해 과거 일정 기간 동안의 기상 데이터와 일기 예보 데이터 등을 수집할 수 있다. 기상 데이터와 일기 예보 데이터는 피크 전력 수요량 예측 대상 가구(이하 '예측 대상 가구'라 함)가 위치한 지역의 일별 최고 온도 데이터를 포함할 수 있다.
일정 시간 단위로 누적 계량된 전력 사용량 중에서 하루 동안 가장 큰 값을 해당 일자의 피크 전력 수요량으로 정의할 수 있다.
계량부(120)는 예측 대상 가구의 댁내에 설치되어 해당 가구의 전력 사용량을 계량하는 기능을 수행한다. 특히 본 발명에 따른 계량부(120)는 일정 시간 단위(예컨대 15분 단위)로 전력 사용량을 누적 계량할 수 있다. 계량부(120)는 스마트 미터 등으로 구현될 수 있다.
데이터베이스(130)는 단위 가구 피크 전력 수요량 예측 시스템의 동작과 관련된 각종 데이터 및 정보를 저장한다. 예를 들어 데이터베이스(150)는 기상 서버로부터 제공받은 기상 데이터와 일기 예보 데이터를 저장할 수 있다. 그리고 데이터베이스(130)는 계량부(120)에서 계량된 전력 사용량 정보를 저장할 수 있으며, 특히 일별 피크 전력 수요량에 대한 정보도 저장할 수 있다.
데이터베이스(130)는 각종 스포츠 행사, 축제, 선거, 명절 연휴 등의 사회적 이벤트 일자에 대한 정보도 저장할 수 있다. 이러한 정보는 시스템 운영자에 의해 사전에 데이터베이스(130)에 저장될 수 있으며, 예정된 사회적 이벤트가 있을 때마다 데이터베이스(130)에 해당 정보가 업데이트 될 수 있다. 시스템 운영자는 사회적 이벤트 종류와 이벤트일 등에 대한 정보를 데이터베이스(130)에 필요할 때마다 업데이트 할 수 있다.
피크 전력 수요량 예측부(140)는 데이터베이스(130)에 저장된 정보를 기초로 예측 대상 가구의 예측일의 피크 전력 수요량을 예측할 수 있다.
피크 전력 수요량 예측부(140)는 예측일이 사회적 이벤트 기간, 온도 민감 기간 및 온도 비민감 기간 중 어느 기간에 속하는지에 따라 피크 전력 수요량을 예측하는 알고리즘을 다르게 적용할 수 있다.
사회적 이벤트 기간은 설날, 추석 등의 명절 연휴 기간, 월드컵 축구 경기일 등의 스포츠 행사 기간 및 대통령 선거 등 선거 기간, 예측 대상 가구가 위치한 지역의 축제 기간 등과 같이, 통계 기반으로 예측되는 전력 수요로부터 예외적인 수요 패턴을 보였던 과거의 사회적 이벤트 발생일을 사회적 이벤트 기간으로 정할 수 있다.
온도 민감 기간은 피크 전력 수요량이 기상 온도의 증감에 따라 민감하게 변동되는 기간으로 정의되며, 그 기간은 시스템 운영자에 의해 온도 민감 기간의 시작일과 종료일이 설정될 수 있다. 예컨대 하계 기간인 7월 1일부터 9월 30일로 온도 민감 기간이 정해질 수 있다.
실시예에 따라서 예측 대상 가구별로 온도 민감 기간이 다르게 설정될 수도 있다. 이 경우 예측 대상 가구에 대해서 미리 정해진 기간 동안 수집된 일별 최고 온도와 일별 피크 전력 수요량에 대한 정보를 이용하여 온도 민감 기간을 구하는 것도 가능하다. 이렇게 하면 일괄적으로 시스템 운영자에 의해 온도 민감 기간이 설정되는 것보다 피크 전력 수요량 예측의 정확도를 높일 수 있다. 예측 대상 가구별로 온도 민감 기간을 다르게 설정하는 방법에 대해서는 아래에서 자세히 설명한다.
온도 비민감 기간은 1년 중에서 온도 민감 기간에 속하지 않는 나머지 기간으로 정의할 수 있다.
사회적 이벤트 기반 예측부(141)는 예측일이 속하는 사회적 이벤트에 대해서 예측 대상 가구의 과거 피크 전력 수요량이 존재하는지 데이터베이스(130)에서 확인한다. 그리고 과거 피크 전력 수요량이 있으면, 사회적 이벤트 기반 예측부(141)는 과거 피크 전력 수요량을 예측일에 대한 피크 전력 수요량으로 예측할 수 있다.
온도 민감도 기반 예측부(143)는 피크 전력 수요량 예측일이 온도 민감 기간에 속하면, 해당 가구의 온도 민감도 지수를 이용하여 예측일의 피크 전력 수요량을 예측할 수 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 예측 대상 가구의 온도 민감도 지수를 계산하는 방법을 설명하기 위해 제공되는 흐름도이다.
도 5를 참고하면, 본 발명에 따른 단위 가구 피크 전력 수요량 예측 시스템은 미리 정해진 과거 기간 동안의 일별 피크 전력 수요량과 일별 최고 온도를 수집할 수 있다(S510). 예컨대 최근 예측연도 이전 3개년 동안의 예측 대상 가구의 일별 피크 전력 수요량과 해당 가구가 위치한 지역의 일별 최고 온도를 수집할 수 있다. 일별 피크 전력 수요량은 계량부(120)를 통해 수집하고, 일별 최고 온도는 데이터 수집부(110)를 통해 수집할 수 있다. 물론 데이터베이스(130)에 관련 데이터가 사전에 수집되어 저장될 수도 있다. 데이터 수집 기간은 실시예에 따라 달라질 수 있다. 한편 시스템 운영자로부터 온도 민감 기간이 설정되는 경우에는 해당 온도 민감 기간에 대한 데이터만 수집되어도 된다. 예컨대 예측연도 이전 3개년의 하계 기간 동안에 대한 데이터만 수집될 수도 있다.
다음으로 온도 민감도 기반 예측부(143)는 단계(S510)에서 수집된 데이터를 이용하여 전일 대비 피크 전력 수요 변화량(ΔD(n))과 전일 대비 최고 온도 변화량(ΔT(n))을 일별로 계산할 수 있다(S520).
일별 전일 대비 피크 전력 수요 변화량(ΔD)은 아래 수학식 1에 의해 구할 수 있다.
[수학식 1]
ΔD(n) = D(n) - D(n-1)
D(n)은 n 일자의 피크 전력 수요량이고, D(n-1)은 n-1 일자의 피크 전력 수요량이며, ΔD(n)은 n 일자 피크 전력 수요 변화량이다. 즉 당일의 피크 전력 수요량에서 전일 피크 전력 수요량을 빼면, 전일 대비 피크 전력 수요 변화량을 구할 수 있다.
일별 전일 대비 최고 온도 변화량(ΔT)은 아래 수학식 2에 의해 구할 수 있다.
[수학식 2]
ΔT(n) = T(n) - T(n-1)
여기서 T(n)은 n 일자의 최고 온도이고, T(n-1)은 n-1 일자의 최고 온도이며, ΔT(n)은 n 일자 최고 온도 변화량이다. 즉 당일의 최고 온도에서 전일 최고 온도를 빼면, 전일 대비 최고 온도 변화량을 구할 수 있다.
다음으로 온도 민감도 기반 예측부(143)는 전일 대비 피크 전력 수요 변화량(ΔD(n))과 전일 대비 최고 온도 변화량(ΔT(n))을 이용하여 아래 수학식 3에 의해 일별 온도 민감도(St(n))을 계산할 수 있다(S530).
[수학식 3]
St(n) = ΔD(n)/ΔT(n)
다음으로 실시예에 따라 온도 민감도 기반 예측부(143)는 일별 온도 민감도를 이용하여 온도 민감 기간을 설정할 수 있다(S540). 예컨대 미리 정해진 과거 기간 동안 구해진 일별 온도 민감도의 평균값을 주별로 또는 월별로 구하고, 주별 또는 월별로 구해진 평균값이 일별 온도 민감도의 전체 평균값보다 미리 정해진 기준 이상 높은 주 또는 월을 온도 민감 기간에 포함되게 할 수도 있다. 또는 일별 온도 민감도가 미리 정해진 기준값 이상이 되는 일자를 온도 민감 기간에 포함되게 설정할 수도 있다. 여기서 미리 정해진 기준값은 일별 온도 민감도의 평균값으로 정해지거나, 평균값에 소정 계수를 곱한 값으로 정해질 수도 있다. 데이터 수집 기간이 1년 이상인 경우, 동일 일자(예컨대 2015년 7월 3일, 2016년 7월 3일, 2017년 7월 3일)에 대한 온도 민감도가 복수 개일 수 있다. 이 경우 단계(S534)에서 온도 민감 기간을 설정할 때는 동일자에 대해 구해진 온도 민감도의 평균값을 해당 일자에 대한 일별 온도 민감도로 이용할 수 있다.
한편 앞서 설명한 것과 같이 시스템 운영자에 의해 특정 기간이 온도 민감 기간으로 설정되는 경우에는 단계(S540)는 생략될 수도 있다.
다음으로 온도 민감도 기반 예측부(143)는 예측 대상 가구에 대해서 온도 민감 기간에 적용하기 위한 피크 전력 수요량의 온도 민감도 지수(
Figure 112017100383153-pat00004
)를 아래 수학식 4에 의해 구할 수 있다(S550).
[수학식 4]
Figure 112017100383153-pat00005
여기서 N은 온도 민감 기간에 속하는 일자의 개수이다.
다시 도 4를 참고하면, 통계 기반 예측부(145)는 예측일이 사회적 이벤트 기간에 속하더라도 해당 이벤트에 대해서 예측 대상 가구의 과거 피크 전력 수요량에 대한 데이터가 없거나, 또는 예측일이 온도 민감 기간에 속하지 않는 경우에 통계 기반으로 해당 가구의 피크 전력 수요량을 예측할 수 있다. 통계 기반을 통해 피크 전력 수요량을 예측하는 방법은 기존에 알려진 공지된 알고리즘을 적용할 수 있으므로, 자세한 설명은 생략한다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 단위 가구 피크 전력 수요량 예측 방법을 설명하기 위해 제공되는 흐름도이다.
도 6을 참고하면, 먼저 피크 전력 수요량 예측부(140)는 피크 전력 수요량 예측일에 사회적 이벤트가 존재하는 판단한다(S610).
해당 예측일에 사회적 이벤트가 존재하면(S610-Y), 사회적 이벤트 기반 예측부(141)는 예측일이 속하는 사회적 이벤트에 대해서 예측 대상 가구의 과거 피크 전력 수요량에 대한 정보가 데이터베이스(130)에 존재하는지 확인한다(S620).
예측일이 속하는 사회적 이벤트에 대해서 예측 대상 가구의 과거 피크 전력 수요량이 존재하면(S620-Y), 사회적 이벤트 기반 예측부(141)는 해당 과거 피크 전력 수요량을 예측일에 대한 피크 전력 수요량으로 예측할 수 있다(S630).
한편 해당 예측일에 사회적 이벤트가 존재하지 않거나(S610-N), 해당 예측일이 속하는 사회적 이벤트에 대해서 예측 대상 가구의 과거 피크 전력 수요량이 존재하지 않으면(S620-N), 피크 전력 수요량 예측부(140)는 피크 전력 수요량 예측일이 온도 민감 기간에 속하는지 판단한다(S640).
해당 예측일이 온도 민감 기간에 속하면(S640-Y), 온도 민감도 기반 예측부(143)는 예측 대상 가구에 대해서 설정된 온도 민감 기간에 적용되는 온도 민감도 지수를 이용하여 피크 전력 수요량을 예측한다(S650).
단계(S650)에서 피크 전력 수요량은 아래 수학식 5에 의해 예측할 수 있다.
[수학식 5]
D(n') = D(n'-1) +
Figure 112017100383153-pat00006
×ΔT
D(n')는 예측일(n')에 대한 피크 전력 수요 예측량이고, D(n'-1)은 예측일의 전날(n'-1)에 대해서 구해진 최대 피크 전력 수요량이며, ΔT는 예측일(n')과 예측일 전날(n'-1)의 최고 온도차이이다.
한편 예측일이 온도 민감 기간에 속하지 않으면(S640-N), 통계 기반 예측부(145)는 통계 기반으로 해당 가구의 피크 전력 수요량을 예측할 수 있다(S660).물론 예측일이 사회적 이벤트 기간에 속하더라도 해당 이벤트에 대해서 예측 대상 가구의 과거 피크 전력 수요량에 대한 데이터가 없으면서(S620-N), 예측일이 온도 민감 기간에 속하지 않는 경우에도(S640-N), 통계 기반 예측부(145)는 통계 기반으로 해당 가구의 피크 전력 수요량을 예측할 수 있다(S660)
본 발명의 실시예는 다양한 컴퓨터로 구현되는 동작을 수행하기 위한 프로그램 명령을 포함하는 컴퓨터로 읽을 수 있는 매체를 포함한다. 이 매체는 앞서 설명한 단위 가구 피크 전력 수요량 예측 방법을 실행시키기 위한 프로그램을 기록한다. 이 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 이러한 매체의 예에는 하드디스크, 플로피디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD 및 DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 자기-광 매체, 롬, 램, 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 구성된 하드웨어 장치 등이 있다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다.
이상에서 본 발명의 실시예를 설명하였으나, 본 발명의 권리범위는 이에 한정되지 아니하며 본 발명의 실시예로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 용이하게 변경되어 균등한 것으로 인정되는 범위의 모든 변경 및 수정을 포함한다.

Claims (12)

  1. 온도 민감도 기반 예측부가 예측 대상 가구에 대한 피크 전력 수요량의 온도 민감 기간을 설정하는 단계,
    상기 온도 민감도 기반 예측부가 상기 예측 대상 가구에 대해서 설정된 온도 민감 기간에 적용되는 피크 전력 수요량의 온도 민감도 지수를 계산하는 단계,
    피크 전력 수요량 예측일이 상기 온도 민감 기간에 속하면, 상기 온도 민감도 기반 예측부가 상기 온도 민감도 지수를 이용하여 상기 예측일의 피크 전력 수요량을 예측하는 단계, 그리고
    피크 전력 수요량 예측일이 상기 온도 민감 기간에 속하지 않으면, 통계 기반 예측부가 통계 기반으로 상기 예측 대상 가구의 피크 전력 수요량을 예측하는 단계
    를 포함하고,
    상기 온도 민감도 기반 예측부는,
    상기 예측 대상 가구에 대한 미리 정해진 과거 기간 동안 구해진 일별 온도 민감도 데이터를 이용하여 상기 온도 민감 기간을 설정하며, 상기 일별 온도 민감도의 평균값을 주별 또는 월별로 구하고, 상기 주별 또는 월별로 구해진 평균값이 상기 일별 온도 민감도의 전체 평균값보다 미리 정해진 기준 이상 높은 주 또는 월을 상기 온도 민감 기간에 포함하며,
    예측 대상 가구별로 상기 온도 민감 기간이 다르게 설정되고,
    상기 온도 민감도 지수와 상기 예측일의 피크 전력 수요량은 아래 수학식에 의해 계산되는 단위 가구 피크 전력 수요량 예측 방법:
    ΔD(n) = D(n) - D(n-1)
    ΔT(n) = T(n) - T(n-1)
    St(n) = ΔD(n)/ΔT(n)
    Figure 112019055111243-pat00019

    D(n') = D(n'-1) +
    Figure 112019055111243-pat00020
    ×ΔT
    D(n)은 n 일자의 피크 전력 수요량, T(n)은 n 일자의 최고 온도, St(n)은 n 일자의 일별 온도 민감도,
    Figure 112019055111243-pat00021
    는 온도 민감도 지수, N은 온도 민감 기간에 속하는 일자의 개수이고, D(n')는 예측일(n')의 피크 전력 수요 예측량이고, ΔT는 예측일과 예측일 전날의 최고 온도차이임.
  2. 제 1 항에서,
    데이터 수집부가 상기 예측 대상 가구에 대한 미리 정해진 과거 기간 동안의 일별 피크 전력 수요량과 일별 최고 온도를 수집하는 단계,
    상기 온도 민감도 기반 예측부가 상기 수집된 일별 피크 전력 수요량과 일별 최고 온도를 이용하여, 익일 대비 최고 온도 변화량과 익일 대비 피크 전력 수요 변화량으로 구해지는 일별 온도 민감도를 계산하는 단계, 그리고
    상기 온도 민감도 기반 예측부가 상기 일별 온도 민감도를 이용하여 상기 온도 민감도 지수를 계산하는 단계
    를 더 포함하는 단위 가구 피크 전력 수요량 예측 방법.
  3. 삭제
  4. 삭제
  5. 삭제
  6. 제 1 항에서,
    사회적 이벤트 기반 예측부가 피크 전력 사용량 예측일이 미리 정의된 사회적 이벤트 기간에 속하면, 상기 피크 전력 사용량 예측일이 속하는 사회적 이벤트에 대응하는 과거 피크 전력 수요량을 상기 예측일의 피크 전력 수요량으로 예측하는 단계
    를 더 포함하는 단위 가구 피크 전력 수요량 예측 방법.
  7. 예측 대상 가구에 대한 피크 전력 사용량의 온도 민감 기간을 설정하고, 상기 예측 대상 가구에 대해서 설정된 온도 민감 기간에 적용되는 피크 전력 수요량의 온도 민감도 지수를 계산하며, 피크 전력 수요량 예측일이 상기 온도 민감 기간에 속하면, 상기 온도 민감도 지수를 이용하여 상기 예측일의 피크 전력 수요량을 예측하는 온도 민감도 기반 예측부, 그리고
    피크 전력 수요량 예측일이 상기 온도 민감 기간에 속하지 않으면, 통계 기반으로 상기 예측 대상 가구의 피크 전력 수요량을 예측하는 통계 기반 예측부를 포함하고,
    상기 온도 민감도 기반 예측부는,
    상기 예측 대상 가구에 대한 미리 정해진 과거 기간 동안 구해진 일별 온도 민감도 데이터를 이용하여 상기 온도 민감 기간을 설정하고, 상기 일별 온도 민감도의 평균값을 주별 또는 월별로 구하고, 상기 주별 또는 월별로 구해진 평균값이 상기 일별 온도 민감도의 전체 평균값보다 미리 정해진 기준 이상 높은 주 또는 월을 상기 온도 민감 기간에 포함하며,
    예측 대상 가구별로 상기 온도 민감 기간이 다르게 설정되고,
    상기 온도 민감도 지수와 상기 예측일의 피크 전력 수요량은 아래 수학식에 의해 계산되는 단위 가구 피크 전력 수요량 예측 시스템:
    ΔD(n) = D(n) - D(n-1)
    ΔT(n) = T(n) - T(n-1)
    St(n) = ΔD(n)/ΔT(n)
    Figure 112019055111243-pat00022

    D(n') = D(n'-1) +
    Figure 112019055111243-pat00023
    ×ΔT
    D(n)은 n 일자의 피크 전력 수요량, T(n)은 n 일자의 최고 온도, St(n)은 n 일자의 일별 온도 민감도,
    Figure 112019055111243-pat00024
    는 온도 민감도 지수, N은 온도 민감 기간에 속하는 일자의 개수이고, D(n')는 예측일(n')의 피크 전력 수요 예측량이고, ΔT는 예측일과 예측일 전날의 최고 온도차이임.
  8. 제 7 항에서,
    상기 예측 대상 가구에 대한 미리 정해진 과거 기간 동안의 일별 피크 전력 수요량과 일별 최고 온도를 저장하는 데이터베이스
    를 더 포함하고,
    상기 온도 민감도 기반 예측부는,
    수집된 일별 피크 전력 수요량과 일별 최고 온도를 이용하여, 익일 대비 최고 온도 변화량과 익일 대비 피크 전력 수요 변화량으로 구해지는 일별 온도 민감도를 계산하고, 상기 일별 온도 민감도를 이용하여 상기 예측 대상 가구에 대한 상기 온도 민감도 지수를 계산하는 단위 가구 피크 전력 수요량 예측 시스템.
  9. 삭제
  10. 삭제
  11. 삭제
  12. 제 7 항에서,
    피크 전력 사용량 예측일이 미리 정의된 사회적 이벤트 기간에 속하면, 상기 피크 전력 수요량 예측일이 속하는 사회적 이벤트에 대응하는 과거 피크 전력 수요량을 상기 예측일의 피크 전력 수요량으로 예측하는 사회적 이벤트 기반 예측부
    를 더 포함하는 단위 가구 피크 전력 수요량 예측 시스템.
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