피크요금제를 고려한 건축물 전력소비량의 저비용 예측방안에 관한 연구

Abstract

현재 국내에서 시행되고 있는 피크요금제에 의한 기본요금 산정은 당월의 15분 평균 전력 소비량 중 가장 높은 전력소비량을 기준으로 계산되며, 특히, 7, 8, 9, 12, 1, 2월의 경우, 전력사용량이 단 한번이라도 기존의 전력소비량을 초과한다면 초과된 전력소비량에 해당하는 기본요금을 1년 동안 지속적으로 부담해야 한다. 따라서, 피크요금제를 고려해 15분내의 예측주기로 건축물의 전력소비량을 예측하는 것이 필요하다. 전력소비량을 원하는 주기로 예측을 하기 위해서는 계측기를 이용해 해당주기의 관련데이터를 수집해야한다. 하지만 계측기 설치의 높은 비용은 수요자에게 경제적 부담감을 주기 때문에(박병철, 2013, 이성인, 2014), 피크요금제 대응에 어려움을 준다. 따라서, 별도의 계측기를 설치하지 않고 데이터를 수집 할 수 있는 방안이 필요하다. 이에 본 연구에서는 피크요금제를 고려한 건축물 전력소비량 예측 시 데이터 수집 비용에 대한 수요자의 경제적 부담감을 줄이기 위해 정부에서 제공하는 공공 빅 데이터인 외부 기온, 외부 습도, 풍속, 전력소비량 데이터를 사용하였다. 또한, 예측정확도를 향상하기 위해 비선형패턴의 데이터를 고려함으로써 높은 예측 성능을 가지고 있는 SVR과 SVR의 세 파라미터의 최적의 조합을 도출 할 수 있는 GA를 결합한 GA-SVR을 사용하였다. 그 결과, CV(RMSE)값은 14.17%로 나타났으며, 이는 한국에너지공단에서 허용하는 오차허용범위인 ±30%이내이다. 따라서, 공공 빅 데이터와 GA-SVR을 이용한 본 연구의 예측모델은 피크전력 소비량 예측에 활용할 수 있을 것이다.