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한국산학기술학회 한국산학기술학회 논문지 한국산학기술학회논문지 제17권 제2호
발행연도
2016.2
수록면
87 - 95 (9page)

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본 연구에서는 국내 도시가스 수요 데이터를 분석하여 시간대별 도시가스 수요의 특성을 파악하고 정확한 시간대별 도시가스 수요 예측을 위해 다중회귀모형(multiple regression model)을 개발하였다. 시간대별 도시가스 수요를 정확하게 예측 하는 것은 공급자의 비용 절감뿐만 아니라 안정적인 배관망 관리 측면에서도 매우 중요하다. 수요 예측 오류로 인해 가스 공급이 부족한 상황이 발생하면 부족한 공급량을 빠른 시간내에 보충하기 위해 가스 배관망의 압력을 급격히 증가시켜야 하는 응급 상황이 전개될 수 있다. 반면, 시간대별 가스 생산량이 실제 수요보다 많은 경우에는 과다한 저장 시설 운용 및 불필요한 생산 비용이 발생하는 문제가 있다. 과거 시간대별 도시가스 수요 데이터를 분석한 결과 시간대별 도시 가스 수요 는 직전 시간대(즉, 24시간 전) 수요와 매우 높은 상관관계를 보이며 24시간 수요 패턴은 1주일전 동일 요일(즉, 168시간 전)의 24시간 수요 패턴과 매우 높은 상관관계가 있음을 확인하였다. 또한, 외기 온도가 도시가스 수요에 영향을 주는 특수한 조건을 파악하였다. 즉, 시간대별 도시가스 수요와 시간대별 외기 온도는 평균적으로 0.853의 높은 상관계수 절대값을 보여 주며, 상관관계 분석시 같은 요일에 속한 데이터만 분석하면 상관계수의 절대값은 최저 0.861 및 최고 0.965까지 증가한다. 이상의 분석 결과를 바탕으로 본 연구에서는 24시간 전 수요와 168시간 전 수요를 독립변수로 고려한 다중회귀모형 및 외기 온도를 추가한 두 번째 다중회귀모형을 제안하며, 제안한 예측모형의 성능을 확인하기 위해 2009년부터 2013년까지 5년간의 시간대별 수요 예측 결과를 평가하였다. 본 연구에서 제안한 24시간 전 수요와 168시간 전 수요를 독립변수로 고려한 다중회 귀모형의 경우 과거 5년간의 수요 예측 오차율의 절대값 평균(mean absolute percentage error)은 4.5% 수준이며, 외기 온도를 추가한 모형의 경우 오차율의 절대값 평균은 5.13%임을 확인하였다.
#City gas #Time series #Hourly demand #Regression #Forecasting

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[학술지(정기간행물)] - C. H. Kim / 2015 / KEEI View of Energy Demand / Spring Report of Korea Energy Economics Institute 17 (1) google schola [학위논문] - H. Y. Oh / 1997 / Forecasting of the Short-Term Demand for the Natural Gas Using Time Series Analysis and Artificial Neural Networks / Master / Graduate School of Management, KAIST google schola [학술지(정기간행물)] - 허재정 / 2012 / 구조분해분석을 통한 도시가스산업의 성장요인 분석 / 에너지공학 21 (2) : 158 ~ 167 dbpia [학술지(정기간행물)] - 김점수 / 2011 / 한국 도시가스용 천연가스의 소비함수에 대한 실증분석 - 시간변동계수(TVC) 시계열모형 활용 - / 에너지공학 20 (4) : 318 ~ 329 dbpia [학술지(정기간행물)] - 이승재 / 2013 / 시계열 자료를 이용한 도시가스의 수요함수 추정 / 에너지공학 22 (4) : 370 ~ 375 dbpia

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