불균형 패널모형을 이용한 지역별 전력소비량 및 최대전력 예측
Forecasting Long-Run Regional Electricity Demand and Peak Loads Using an Unbalanced Panel Model
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초록
본 연구에서는 지역별 전력소비량을 예측하고, 이를 기반으로 지역별 최대전력을 예측하는 모형을 제안한다. 먼저, Chang et al.(2021)에서 제시된 불균형 패널모형을 이용하여 시간과 지역별 소득에 따라 변화하는 지역별 전력소비량을 추정한다. 추정된 모형의 오차를 분석하여 지역별 산업구조의 변화가 지역별 전력소비량에 미치는 영향을 추정한다. 다음으로 지역별 최대전력을 예측하기 위해 기존의 불완전한 지역별 부하 자료를 보정하는 방식을 제안하고, 보정된 자료의 강건성을 확인한다. 이를 활용하여 지역의 최대전력 모형을 구성하고 이를 중장기 최대전력 예측에 적용하였다. 예측실험 결과 대부분의 지역에서 1-5년 중장기 예측 평균의 MAPE(Mean Absolute Percentage Error)는 5%보다 낮게 실현되었음을 확인할 수 있었다.
Abstract
We propose a model for forecasting long-run regional electricity consumption and regional peak electricity demand. We first estimate regional electricity consumption, which varies over time and with regional income, using the unbalanced panel model presented by Chang et al. (2021). By analyzing the errors in the estimated model, we assess the impact of changes in regional industrial structure on electricity consumption. For regional peak demand forecasting, we adjust the existing incomplete regional load data and verify the robustness of the adjusted data. Using this newly adjusted dataset, we construct a model for forecasting regional peak electricity demand and apply it long-run peak demand forecasts. The forecasting performance of our regional models has proven to be stable over a 1- to 5-year time span, with an average MAPE(Mean Absolute Percentage Error of less than 5%.