1시간 단위 고밀도 미시 패널자료를 활용한 기온이 주택용 전력 소비에 미친 영향 분석
An Analysis of the Effect of Temperature on Hourly Electricity Demand Using Household Micro-Panel Data
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초록
기존 연구가 전국을 대상으로 연간, 분기, 또는 월간 기준의 전력 사용량과 기온 간의 관계를 분석한 데 비해 본 연구는 2022년 1월 1일부터 12월 31일까지 1년 동안 서울 지역 한 아파트 단지에 속한 390세대의 1시간 단위의 미시적 자료를 활용하여 기온과 주택용 전력 사용량 간의 관계를 실증 분석했다. 추정 결과를 요약하면, 기온과 전력 수요량 사이에 U자형의 관계가 있으며, 그 임계기온이 30.1℃로 나타났다. 계절별 추정에서는 여름철 전력 사용량에서만 기온과 전력 사용량 간에 U자형이 발견되었고, 봄이나 겨울에서는 선형 관계인 것으로 나타났다. 그리고 평일에 비해 주말에 상대적으로 전력 사용량이 많은 것으로 추정되었다. 마지막으로 여름철에는 기온과 함께 습도가 전력 사용량 결정에 중요한 역할을 하며, 겨울철에는 기온과 풍속이 중요한 요인으로 나타났다. 본 연구는 자료의 한계로 인해 가구의 소득이나 가구원 수 등을 반영하지 못한 한계가 있으나, 미시적 자료를 이용하여 분석한 본 연구가 향후 기후 변화에 대응한 전력수요 예측에 기여하는 부분이 있으리라 기대한다.
Abstract
Compared to prior research examining the correlation between aggregate national electricity consumption and temperature, this study undertook an empirical investigation of the relationship between temperature and residential electricity usage utilizing micro-level data collected at hourly intervals from 390 households spanning January 1st to December 31st, 2022. The estimations reveal a non-linear variation in electricity demand relative to temperature, with a discerned threshold temperature of about 31°C, exceeding initial expectations. Seasonal assessments indicate U-shaped relationship between temperature and electricity consumption specifically during summer months, while linear relationships were observed during spring and winter. Furthermore, it was inferred that electricity consumption tends to be relatively higher on weekends compared to weekdays, as opposed to public holidays, although such effects exhibit variability contingent upon seasonal or demographic factors. Additionally, it was noted that humidity plays a pivotal role in determining electricity consumption during summer, whereas temperature and wind speed emerged as significant determinants during winter. Despite the regrettable limitation regarding the inability to incorporate factors such as household income or prices due to data constraints, it is anticipated that this study, grounded in micro-data analysis, will furnish valuable insights for forecasting electricity demand in response to forthcoming climate change.
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