고빈도 데이터를 활용한 주택용 전력 최대수요의 가격탄력성 추정
Estimating the Price Elasticity of Peak Residential Demand using High Frequency Data
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초록
본 논문에서는 실시간 데이터인 한국의 전력 AMR(Automatic Meter Reading) 자료를 활용하여 주택용 전력 최대수요의 가격탄력성을 추정하였다. 주택용 전력 최대수요의 가격탄력성 분석은 기온 변수들과 같은 비경제적인 변수들의 비선형적인 영향을 고려해야 한다는 점에서 일반적인 수요 함수 추정과는 다르게 접근해야 하는 면이 있다. 더군다나 한국의 주택용 전력가격은 정책적인 누진 요금제를 포함하고 있어 정확한 가격탄력성의 추정이 더욱 어려운 측면이 존재한다. 본 논문에서는 구체적으로 전력의 기온에 대한 민감도를 나타내는 기온반응함수는 로지스틱 전이 회귀모델(Logistic Smooth Transition Regression, LSTR)을 이용하여 추정하였으며, 기온과 가격의 비선형성 및 기온에 따라 탄력성이 변화하는 수요함수 모형을 고려하기 위해서 함수계수(Functional Coefficients) 모형을 고려하여 가격 탄력성을 추정하였다. 본 논문의 가격탄력성 추정결과 최대수요의 가격 탄력성은 비경제적인 변수인 기온에 따라 변화하였는데 기온이 더 더워지거나 추워질수록 가격탄력성은 증가하는 패턴이 보였고 이는 누진적인 전기요금에 민감하게 반응하는 소비 형태가 명시적으로 나타난 결과라고 해석할 수 있다.
Abstract
This paper studies the price elasticity of the peak electricity demand of the residential sector in Korea using high frequency data collected by AMR (Automatic Meter Reading) system. The main purpose of this paper is to estimate the price elasticity by allowing the nonlinear relationship between price and temperature in the short-run residential electricity demand curve. Specifically, we consider a Logistic Smooth Transition Regression model with functional coefficients to capture the temperature-dependent price elasticity of residential peak demand in Korea. We show conclusive evidence that the non-economic variables influence the price elasticity of peak residential demand in Korea. Our estimation results show that the price elasticity is dependent upon temperature, and peak demand becomes more sensitive when the weather is very hot or cold.
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