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2003년 전력 시장의 도매 경쟁 체제, 2009년 소매 경쟁 체제를 앞두고 있는 상황에서 전력 수요의 정확한 예측은 효율적인 전력시장 운용과 안정적인 전력 계통 운용에 매우 중요한 일입니다. 뿐만 아니라 경쟁 체제에서는 다수의 전력 공급자와 소비자가 서로 입찰을 통해 전력 가격이 결정되기 때문에 정확한 수요 예측을 하여 거래에 참가한다면, 막대한 경비를 절감할 수 있습니다.

연별, 월별, 주별, 일별, 시간별 최대(최소) 전력 예측치를 예측하는 시스템입니다. 기온 반응 함수를 이용하여 총체적?비선형적인 기온 효과를 추정하여 사용하고 있으며, 시간 변동 계수를 고려한 공적분 및 오차수정 모형을 통해 정확한 예측치를 제공합니다. 이러한 최대 전력 예측 시스템은 전국 최대 전력 예측과 지역별 최대 전력 예측에 모두 사용되고 있습니다.

예측 기간 및 주기

연별 : 향후 15년간 전국 및 지역별 수요 예측

월별 : 향후 2년간 전국 및 지역별 수요 예측

주별 : 향후 2년간 전국 및 지역별 수요 예측

일별 : 향후 8주간 전국 수요 예측

시간별 : 향후 8일간 전국 수요 예측

예측 대상

전국 : 제주를 포함한 전국 수요 예측(2003년부터 제주를 별도로 예측 예정)

지역별 : 서울강북, 서울강남, 부산, 대구, 광주, 대전, 인천, 울산, 경기북서, 경기북동, 경기남서, 경기남동, 강원영서, 강원영동, 충북, 충남북부, 충남남부, 전북서부, 전북동부, 전남서부, 전남동부, 경북서부, 경북동부, 마산/창원, 경남서부, 경남동부, 제주 등 27개 지역별 동시/비동시 최대 전력 예측

시간 변동 계수

장기간의 자료를 분석할 때, 기간에 따라 수요 탄력성이 변하는 것을 모형

총체적 비선형적 기온효과

기온에 민감한 에너지 수요를 분석하기 위해서 기온분포를 이용한 모형

공적분 및 오차수정모형

에너지 수요 예측에 적합한 고급 계량경제이론 사용

한국실정에 맞는 특수일 효과

음력 명절 및 공휴일 효과 반영

주 5일 근무제 도입에 따른 토요일 효과의 변화추이 반영

샌드위치 Day 및 연말 효과 반영

Gap & Catch-up 모형(연별 예측 모형)

선진국의 과거 전력수요 패턴 변화를 추정한 뒤에 한국의 수요 패턴이
그 과정을 따른다는 것을 모형화하여 한국의 미래 전력 수요 예측에 활용

시나리오 분석

기온의 상승 또는 하강, 경제 성장의 변화, 전력가격의 변화에 따른 전력 판매량 변화를 시나리오별로 분석및 예측

연별 예측 모형 예측 실험 결과

예측력 평가기간 : 1988년 3월 ~ 1997년 3월

평균 오차율 : 2.72%

전제 : 일본을 대상으로 Gap 17년, Catch-Up 12년

주별 최대전력 수요 예측 실험 결과

예측력 평가기간: 2002년 3월 4주 ~ 2003년 3월 4주(52주)

평균 오차율: 2.06%

우암 전력수요 예측 솔루션의 가장 큰 특징 중에 하나는 전력의 안정적 수급을 위해 Risk 분석 모형을 탑재하고 있다는 점입니다. 기본적으로 평균의 예측치를 제공하는 것 이외에 최신의 선진 계량 기법을 이용하여 전력 수요의 상한안과 하한안을 계산하여 전력 수요가 실현될 범위를 제공하고 있습니다. 이를 위해서 전력 수요의 변동성에 대한 정교한 모형을 개발하였습니다. 전력 수요의 변동성의 계절성과 종속성을 최신의 선진 계량 경제 모형-총체적 비선형적 기온효과, ARCH 붓스트랩으로 모형하고 있습니다. 이렇게 해서 초과확률수준의 예측치를 구하게 됩니다. 초과확률수준이란 수요실적이 예측치를 초과할 확률을 의미하며, 확률에 따라서 각기 다른 값을 도출하게 됩니다. 예를 들어서, 10% 및 90% 초과확률수준은 전력수요가 주어진 값을 넘을 확률이 각각 10%와 90%임을 나타냅니다.

월별, 연별 판매량 및 발전량을 예측 하는 시스템입니다. 특히 발전량의 경우에는 발전단의 수요와 송전단의 수요를 구분하여 예측하고 있습니다. 기온 반응 함수를 이용하여 비선형적인 기온 효과를 추정하여 사용하고 있으며, 시간 변동 계수를 고려한 공적분 및 오차수정 모형을 통해 정확한 예측치를 제공합니다. 상대적으로 장기적인 예측을 통해 안정적인 전력 계통 운용 계획에 도움이 될 예측치를 제공합니다.

예측 기간 및 주기

연별 : 향후 15년간 전국 및 지역별 판매량

월별 : 향후 2년간 전국 및 지역별, 용도별 판매량

예측 대상

판매량 : 전국 및 지역별 연별 판매량, 전국 월별 심야 판매량, 전국 용도별 판매량

발전량 : 전국 월별 발전량