전력수요예측 알고리즘을 내장한 전산시스템‘전력수요예측 알고리즘을 내장한 전산시스템’은 연별, 분기별, 월별, 주별 전력 예측치를 예측하는 시스템으로서 전국의 27개 각 지역별로 가장 정확한 예측치를 추정하는 전산시스템이다.전력수요는 기온에 민감하게 반응하므로 주어진 기간동안의 평균기온과 최고·최저기온 뿐 아니라 기온의 총체적 분포가 전력수요에 미치는 비선형적 영향성을 측정하는 것이 중요한데 본 시스템은 기온 반응 함수를 이용하여 총체적 비선형적인 기온 효과를 추정하여 사용하고 있으며, 지역별로 경제변수와 전력수요와의 탄력성의 변화를 시간 변동 계수를 고려하고 이를 공적분 및 오차수정 모형과 접목하여 전력수요의 추세를 매우 섬세하게 추정한 정확한 예측치를 제공한다. 기존의 예측 시스템에 비해 약 50%이상 예측오차가 감소한 것으로 우수한 예측력이 이미 검증되었다. 또한, 이와 같은 우수한 알고리즘은 전국 총판매량 예측과 지역별 장·단기 및 장단기연계 동시·비동시 최대 전력 예측 등 광범위한 범주에 모두 사용되고 있다. (주)우암닷컴의 전력수요예측 알고리즘을 내장한 전산시스템의 가장 큰 특징 중에 또 하나는 불확실한 미래 상황에 대하여 전력의 안정적 수급을 위해 Risk 분석 모형을 탑재하고 있다는 점이다. 기본적으로 평균의 예측치를 제공하는 것 이외에 최신의 선진 계량 기법을 이용하여 전력 수요의 상한안과 하한안을 계산하여 전력 수요가 실현될 범위를 제공하고 있다. 이를 위해서 전력 수요의 변동성에 대한 정교한 모형을 개발하였는데 전력 수요의 변동성의 계절성과 종속성을 최신의 선진 계량 경제 모형-총체적 비선형적 기온효과, ARCH 붓스트랩으로 모형하고 있다. 이렇게 해서 초과확률 수준의 예측치를 구하게 된다. 초과확률수준이란 수요실적이 예측치를 초과할 확률을 의미하며, 확률에 따라서 각기 다른 값을 도출하게 된다. 이 기술을 통해서 정확한 전력수요를 예측할 수 있게 됨에 따라 전력의 발전, 송전, 배전 각 부문의 인프라 구축과 설비운용에 있어서 매우 큰 효율성 향상 효과가 크게 기대된다.기술개발 배경 (주)우암닷컴이 한국전력공사와 함께 지역별 전력수요예측 시스템(NT 인증명: 전력수요예측 알고리즘을 내장한 전산 시스템)을 개발하게 된 배경으로 효율적 전력 설비계획을 수립하기 위해서는 정확도가 높은 지역별 전력수요예측 기법 개발이 필요한데 반해 현재 통용되는 대부분의 예측 시스템이 전력수요만이 갖고 있는 특이성을 반영하지 못한 범용 예측 모델이거나 예측 정확도가 지나치게 떨어지는 등의 문제점등이 거론된 바탕에 있다. 또한 다양한 미래의 불확실성, 가령, 이상기후와 사회구조 및 정책적 변화 등에 유연하게 대비할 수 있는 지역별 전력수요예측 기술을 개발할 필요성이 제기되었으며 각 지역별로 모두 예측을 하기 위해서는 각 지역별 특성을 모두 탄력적으로 반영할 수 있는 지역별 전력수요예측 기술개발이 필요했기 때문이다.전력수요예측 시스템의 알고리즘 흐름도 핵심기술개발내용1. 총체적·비선형적 기온효과기존의 전력시계열 모형에서 최저기온·최고기온·평균기온 등으로 전력수요를 예측하던 것과는 달리 본 시스템은 해당 시점의 기온 분포 함수를 이용하여 각각의 기온에 반응하는 민감도를 비선형적 기온 반응함수로 근사하여 기온의 전력수요에 대한 총체적 효과를 측정한다. 이 방법은 기존의 어떠한 모형보다 계속적으로 변하는 기온의 영향을 정교하게 측정할 수 있는 전력수요예측 시스템만의 차별화된 방법이다.2. 공적분 모형과 오차수정모형 전력시계열과 대부분의 경제변수들이 단위근(unit root)을 갖고 있음을 감안하여 이들의 관계를 가장 섬세하게 모형화 할 수 있는 공적분 모형과 오차수정 모형을 이용한다. 계량경제이론에 따르면 이와 같은 전력시계열의 특수성을 무시한 채 보통의 회귀모형으로 분석하게 되면 잘못된 결과가 나오게 되는 문제점이 발생하게 되므로 전력 수요예측에 특성화 된 공적분 모형과 오차수정모형은 전력수요 예측에 가장 적합하고 우수한 모형이라 할 수 있다.3. 지역별 시간변동계수우리나라가 겪은 빠른 경제 성장과 기술 진보, 전력정책의 변화, 지역별 소비성향의 변화 및 사회 환경의 변화 등을 종합적으로 고려하여 전력 수요의 추세성을 모형화 하기 위해 지역별 전력 수요의 탄력성 변화를 시간변동 계수로 나타낸다. 4. 특수일 효과명절과 공휴일을 비롯한 각종 특수일은 전력 수요에 큰 영향을 미치는 요인이다. 이를 고려하여 예측 대상국의 실정에 맞는 특수일 효과 반영 및 월별 유효일수를 모형에 반영하는 방식은 본 전력수요예측 시스템만이 가진 장점임. 특히, 우리나라의 음력 명절, 연휴 및 각종 특수일에 대한 정교한 고려를 통해 예측 정확도를 크게 향상시킬 수 있었다.5. 최신 시나리오예측 기술(초과확률수준(POE) 예측)미래에 닥칠 불확실한 상황을 미리 가정하여 예측하는 시나리오별 예측 기술인 초과확률수준 예측기술을 개발했다. 불확실성에 대한 유연하게 대응 가능한 혁신적 기술로서, 전력수요의 변동성을 별도로 모형화해, 예측치의 상한값과 하한값을 추정한다. 5% POE는 전력수요가 그 값을 넘을 확률이 5%인 값으로 상한이 된다. 95% POE는 전력수요가 그 값을 넘을 확률이 95%인 값으로 하한이 된다 예측력 비교 전국 전력총 판매량 예측에 있어 본 시스템이 내장하고 있는 공적분·오차수정 알고리즘과 기존의 알고리즘 간의 예측 오차를 비교해 보니 다음과 같이 산정됐다. 99년도까지의 실적 데이터를 기반으로 하여 각각 향후 12개월과 24개월을 예측기간으로 하여 표본 외 예측(예측실험)을 통해 예측오차를 시산하여 비교했다. 이외 우리나라 총 27개 지역에 대해 예측을 수행해본 결과, 예측오차가 3% 이내로 나타나 예측력이 매우 뛰어난 것으로 나타났다(기존 기술의 경우 10% 내외의 오차율을 보임). 이와 같은 뛰어난 예측력을 가진 전력수요예측 시스템은 향후 우리나라는 물론 세계 각국으로 수출되어 송변전 설비계획과 그 외 전력거래에 관한 다양한 영역에서 큰 효율성 향상 및 비용절감 효과를 가져올 것으로 보인다.종합평가기존 지역별 수요예측 시스템에 비해 전력수요의 확률적 비정상적(nonstationary) 움직임을 섬세하게 추정하고, 기온반응도를 측정하며, 전력수요 탄력성의 변화를 정밀하게 반영하는 알고리즘을 세계 최초로 개발한 점을 인정받았다. 기존의 시스템에 비해 지역별 전력수요에 대한 예측 오차율이 획기적으로 개선되었고, 아울러 다양한 예측 시나리오 기술을 제공함으로써 미래의 불확실성에 유연하게 대응할 수 있게 된 점에서 전력에 대한 예측 기술이 획기적으로 진보됐다. 해외 시장은 이미 ‘캘리포니아 전력 대란’과 2003년 북미 북동부 지방에서 발생했던 ‘black-out' 사건 등으로 정확한 지역별 전력수요예측이 중요한 이슈가 되고 있고 전력산업구조개편이 세계적인 추세이므로 본 지역별 전력수요시스템은 향후 수출효과가 매우 클 것으로 기대되며, 우리나라의 상황에서는 전력에너지를 다루는 한전, 발전회사 및 전력시장 회원사의 원가절감 전략, 자금운영계획, 중장기 경영전략 수립에 주요한 기반이 되므로 각 관련회사의 수익성 제고에 크게 이바지하리라 예상된다.

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