2.1 기본 전력수요 선정

전력수요에 영향을 미치는 국내총생산, 계절, 기상, 요일 및 사회적 특성 등 여러 요인 중 국내총생산의 성장분에 따른 전력수요의 변동량을 반영하고 기온의 영향으로 작동하는 냉·난방부하의 변동량과 기타 전력수요에 영향을 미치는 인자로부터 발생한 전력수요의 변동량을 제거한 전력수요를 기본 전력수요라 정의하며 식 (1)과 같이 표현 가능하다.

여기서, $m$은 1, 2,$\cdots$, 11, 12월, $p$는 1, 2,$\cdots$, 7, 8구간 이때 $p=$1은 1~3시 구간, $p=$2는 4~6시 구간,$\cdots$, $p=$7은 19~21시 구간, $p=$8은 22~24시 구간, $t$는 1, 2,$\cdots$, 23, 24시, $BL _ { m,p }$는 $m$월 $p$구간의 기본 전력수요,

여기서, $m$은 1, 2,$\cdots$, 11, 12월, $p$는 1, 2,$\cdots$, 7, 8구간 이때 $p=$1은 1~3시 구간, $p=$2는 4~6시 구간,$\cdots$, $p=$7은 19~21시 구간, $p=$8은 22~24시 구간, $t$는 1, 2,$\cdots$, 23, 24시, $BL _ { m,p }$는 월 구간의 기본 전력수요, $Load _{m,t}$는 월 시간의 전력수요, $TempLoad _{m,t}$는 기온의 영향으로 발생한 월 시간의 냉·난방전력수요, $alpha _{m,t}$는 국내총생산의 영향을 받아 발생한 전력수요 및 냉·난방 전력수요를 제외하고 전력수요에 영향을 미치는 기타 인자에 의해 발생한 월 시간의 전력수요이다.

기본 전력수요는 그림 1의 과정을 통해 산출한다. 이때, 사용한 데이터는 2008년부터 2017년까지의 24시간 전력수요, 지역별로 가중치를 주어 평균한 기온 데이터를 사용한다^[5]. 또한,하늘이 맑고 흐림에 따라 전력수요가 변동하므로 기본 전력수요 계산 시 맑은 날의 전력수요만을 사용하기 위해 하늘에 낀 구름의 양을 10분위로 나타내는 전운량 데이터를 통해 구분한다^[5].

각각의 선별 조건 중 5월과 10월의 평일 전력수요를 사용한 이유는 기본 전력수요 산출 시 사회적 이벤트, 기상적 요인의 영향 등을 제외하고 연도별 국내총생산의 영향만을 반영하기 위함이다. 또한, 월 최대 전력수요가 나머지 월에 비해 작은 5월과 10월의 전력수요는 기온이 전력수요에 미치는 영향이 작았음을 의미하므로 기본 전력수요 계산 시 사용하는 것이 적합하다. 이때, 5월 하순의 높은 기온에 의한 냉방부하의 영향은 선별 단계 2에서 제외된다. 그림 2는 제주도의 기본 전력수요와 월 최대 전력수요를 나타낸다.

기온에 대한 전력수요의 변동량은 시간대별로 다르므로 향후 기온 예보를 통해 기온 민감도를 적용할 수 있도록 현재 예보 주기인 3시간을 기준으로 기본 전력수요 또한 3시간 단위의 8개 구간으로 나눈다^[4]. 그리고 각 구간의 기온을 대표하고 냉·난방부하의 영향을 받은 전력수요를 제외하기 위해 기온의 정규분포에서 신뢰도 68.3%에 해당하는 값들로 선정한다. 마지막으로 하늘의 상태가 맑고, 흐림, 비 에 따라 전력수요는 변동하므로 기상청의 날씨 예보 시 맑은 날씨의 기준인 전운량이 6이하인 맑은 날의 전력수요로 선별한다^[5].

2.2 3시간 단위 기온 민감도 산출

국내총생산의 영향을 반영하고 시간대별 기온의 영향을 산출하기 위해 2008년부터 2017년까지의 특수일의 24시간 전력수요와 특수일이 해당하는 월의 시간대별 기본 전력수요로 식 (2)와 같이 정규화 한다.

여기서, $m$은 1, 2,$\cdots$, 11, 12월, $p$는 1, 2,$\cdots$, 7, 8구간 이때 $p=$1은 1~3시 구간, $p=$2는 4~6시 구간,$\cdots$, $p=$7은 19~21시 구간, $p=$8은 22~24시 구간, $t$는 1, 2,$\cdots$, 23, 24시, $NL _{t}$는 정규화된 특수일의 시간의 전력수요, $MW _{spc,t}$는 특수일 $t$시간의 전력수요, $BL _{m,p}$는 월 구간의 기본 전력수요이다.

그림 3은 2007년부터 2016년까지 광복절에 발생한 제주도 24시간 전력수요와 기온의 산점도를 나타내며 그림 4는 광복절 전력수요의 연도별 변동량을 반영하기 위해 기본 전력수요를 통해 정규화한 전력수요와 기온의 산점도를 나타낸다. 정규화 전과 후를 비교하면 정규화 전의 분포도를 나타내는 결정계수의 값이 0.3783으로 데이터의 분포가 크게 나타났으나 정규화 후의 분포도를 나타내는 결정계수의 값이 0.7031으로 데이터의 분포가 작은 것을 확인할 수 있다. 따라서, 특수일 전력수요를 기본 전력수 요로 정규화를 한다면 정확한 기온 민감도를 산출할 수 있을 것으로 판단된다.

그림 5는 서로 다른 기온에서의 삼일절 전력수요를 비교한 그래프이다. 일교차가 비교적 작은 2012년의 삼일절과 일교차가 크고 오전에서 오후로 가면서 기온이 하강하는 2013년 삼일절의 전력수요를 비교하면 2013년 삼일절은 기온이 낮아짐에 따라 9시 이후부터 난방부하가 증가하여 2012년 삼일절 대비 전력수요가 증가하는 것을 확인할 수 있다. 기온의 영향을 고려하기 위해 최고기온과 최저기온을 사용하여 기온 민감도를 산출할 경우 시간별로 기온의 변화가 발생하는 날의 전력수요예측 시 기온의 영향을 적절하게 반영할 수 없어 예측 오차를 증가시킬 것으로 판단된다. 따라서 시간대별로 달라지는 기온의 특성을 반영하기 위해 3시간 단위로 기온 민감도를 제시한다.

기본 전력수요를 통해 특수일의 전력수요를 정규화 하고 시간별 기온을 통해 3시간 단위의 기온 민감도를 산출한다. 제주도의 3시간 단위 기온 민감도는 표 2와 같다. 산출된 기온 민감도 값은 기온이 1℃ 변할 때 3시간 단위 기본 전력수요로 정규화한 전력수요의 변동량을 백분율로 식 (3)과 같이 나타낸다.

여기서, $p$는 3시간 단위 8개 구간, $Temp Sensitivity _ { p }$는 특수일의 3시간 단위 기온 민감도, $\triangle NL _ { p }$는 기본 전력수요로 정규화된 $p$구간의 특수일 전력수요 변화량, $\triangle Temp _ { p }$는 $p$구간의 기온의 변화량이다.

표 2는 제주도와 육지의 특수일 전력수요에 대한 3시간 단위 기온 민감도이다. 제주도와 육지의 기온 민감도를 비교하면 대부분의 특수일에서 제주도가 육지보다 기온에 대한 전력수요의 민감도가 크게 나타나는 것을 확인할 수 있다. 이는 산업부분의 전력사용량 비중이 약 50%인 육지에 비해 제주도는 관광도시로서 산업부분의 전력사용량 비중이 약 10%로 작으며 일반, 농사부분의 전력사용량이 약 77%로 대부분을 차지하여 각 계통의 부하 구성비가 다른 점 때문이라 생각된다^[6].

표 3은 특수일별 기온 민감도의 최댓값이 발생한 시간과 최대 전력수요 대비 단위기온 당 전력수요의 변동량을 나타낸다. 부하구성비가 다른 육지와 제주도는 기온 민감도의 크기도 다르게 나타므로 육지와 제주도를 구분하여 기온이 전력수요에 미치는 영향을 반영할 필요가 있으며 기온이 전력수요에 미치는 영향을 반영할 때 기온 민감도가 시간대별로 다르게 나타나므로 시간대별로 고려할 필요가 있다.

시간대별 기온에 대한 전력수요의 변화량은 기본 전력수요를 기준으로 여름에 위치한 광복절의 경우 기온 변화에 따른 전력수요의 변동량은 제주도가 2.79%~4.89%만큼 변하고 육지가 0.45%~1.80%변한다. 겨울에 위치한 신정의 경우 제주도가 0.77%~1.44%만큼 변하고 육지가 0.03%~0.94% 변한다.

표 4는 광복절의 단위기온 당 전력수요의 변동량과 2018년 동계 최대 전력수요 대비 변동량의 비율을 나타낸다. 광복절의 경우 8월에 위치하므로 기온이 전력수요에 미치는 영향이 크다. 제주도의 경우 2017년을 기준으로 최대 전력수요 대비 단위기온 당 평균 2.2%의 변동량이 나타났으며 육지의 경우 평균 0.8%의 변동량이 나타났다. 이를 통해 절대적인 전력수요의 크기는 제주도가 작지만 최대 전력수요 대비 기온에 의한 변동량은 제주도가 더욱 큰 것을 알 수 있다.

각 특수일의 시간대별 기온 민감도 계수를 통해 제주도와 육지 모두 8월에 위치한 광복절이 기온에 대해 가장 민감한 것으로 나타났으며 12월과 1월에 위치한 신정과 성탄절, 9월에 위치한 추석이 광복절 다음으로 기온에 대한 민감도가 크게 나타났다. 기온 민감도가 큰 특수일의 경우에는 기온 민감도를 반영하여 전력수요예측을 수행한다면 예측의 정확도를 높일 수 있을 것으로 기대된다. 또한 5월, 6월, 10월에 위치한 어린이날, 석가탄신일, 현충일, 개천절의 경우 기온 민감도가 낮게 나타났다. 이는 기온의 범위에 따라 기온 민감도 적용 여부를 기온 범위에 따라 적용 여부를 결정한다면 전력수요예측 오차를 줄일 수 있을 것으로 기대된다.