게시일: 2023년 3월 21일
기고자: Amanda McGrath, Alexandra Jonker
부하 예측은 특정 시간에 얼마나 많은 전기가 필요한지, 그리고 그 수요가 유틸리티 그리드에 어떤 영향을 미칠지 예측하는 프로세스입니다. 낭비와 비효율성을 방지하는 동시에 소비 요구 사항을 충족하는 수준의 전력을 공급하는 데 사용됩니다.
전기 부하 예측은 전력 시스템 운영 계획의 핵심이며 정전 예방에 매우 중요합니다. 부하 예측 범위는 단기(앞으로 몇 시간 또는 며칠)에서 장기(앞으로 몇 달 또는 몇 년)까지 다양할 수 있습니다. 이러한 예측의 정확성은 전체 전력 시스템의 비용과 안정성에 직접적인 영향을 미칩니다. 부하 예측은 또한 석유 및 가스와 같은 연료와 재생 가능 에너지 자원의 가용성 및 가격 예측을 포함하는 광범위한 에너지 예측의 일부입니다.
본 간행물에서는 ESG 보고에 대한 접근 방식에 도움이 되는 가이드라인을 제시하고자 합니다.
정확한 부하 예측은 언제든지 수요를 충족할 수 있는 충분한 전력 공급을 보장하여 전력망의 균형과 안정성을 유지합니다. 이러한 안정성은 비용 절감뿐만 아니라 효율성 향상으로 이어집니다. 유틸리티 회사는 부하 예측을 통해 수요 대응 프로그램을 활용하여 자원을 더욱 효과적으로 관리할 수 있습니다. 수요 대응 프로그램은 소비자가 사용량이 많은 시간대에 전기 사용량을 줄이도록 장려함으로써 사용량을 줄입니다. 더불어 이러한 수요 예측을 통해 회사는 전력 과잉 또는 과소 생산으로 인한 추가 비용 발생을 방지할 수 있습니다.
부하 예측 데이터는 용량 확장, 인프라 개발 및 유지보수 일정과 같은 전략적 계획 결정에도 활용할 수 있습니다. 예를 들어 이 데이터는 새로운 발전소 또는 송전선의 최적 위치를 보여주어 향후 수요를 충족하도록 할 수 있습니다. 규제가 완화된 전력 시장에서 부하 예측 데이터는 시장 참가자가 정보에 입각한 입찰 전략을 수립하고 에너지 계약을 관리하며 위험을 완화하는 데도 도움이 될 수 있습니다.
부하 예측에는 여러 가지 방법이 사용되며, 각 방법에 따라 과거 부하 데이터 및 기타 관련 입력을 분석하여 여러 기간에 대한 예측을 도출할 수 있습니다.
예측 기간은 최대 1주일이며, 일기 예보 및 최근 부하 데이터에 대한 의존도가 높습니다. 하루 전 예측을 포함한 단기 부하 예측은 전력망을 실시간으로 관리하는 데 특히 중요합니다. 시스템 운영자는 이를 통해 전력 생산량과 전력 공급 위치를 즉시 결정할 수 있습니다. 사소한 예측 오류조차 에너지 낭비나 전력선 과부하를 초래할 수 있으므로 정확성이 매우 중요합니다.
예측 기간은 1주~최대 1년이며, 유지보수 일정 계획 및 연료 비축 관리에 사용됩니다. 전기 소비량의 계절별 변화에 따른 정전이 고려됩니다.
일반적으로 1년이 넘는 기간의 예측을 제공하며, 인구 통계학적 변화, 경제 성장 및 에너지 정책 영향과 같은 요인을 고려합니다. 장기 부하 예측은 시스템 계획 및 최적화에 중점을 두며, 유틸리티 회사가 새로운 발전 용량에 투자할 위치와 재생 에너지 및 기존 화석 연료와 같은 다양한 에너지 자원 간 균형을 맞추는 방안에 관한 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.
부하 예측 방법의 첫 단계는 과거 부하 데이터를 수집하는 것입니다. 여기에는 날씨 데이터(온도, 습도, 풍속), 시간대, 달력 변수(계절, 휴일, 주중 vs 주말), 인구 통계학적 요인(인구 밀도, 경제 활동) 등 전기 사용에 영향을 미칠 수 있는 여러 요소의 데이터가 포함됩니다. 부하 예측은 이 모든 데이터 세트를 고려하여 에너지 수요를 종합적으로 예측합니다.
데이터 수집 후에는 예측 모델을 개발합니다. 부하 예측에 사용되는 모델의 몇 가지 예는 다음과 같습니다.
- 회귀 모델: 선형 회귀 모델은 많은 경우 장기 부하 예측에 사용됩니다. 이러한 모델은 부하 수요를 기상 조건 및 경제 지표와 같은 변수와 연관 짓습니다.
- 시계열 모델: ARIMA(Autoregressive Integrated Moving Average) 및 유사한 모델은 단기 부하 예측에 널리 사용됩니다. 이러한 모델은 과거 부하 데이터를 사용하여 미래 수요를 예측합니다.
- 인공지능 (AI) 모델: 신경망과 지원 벡터 머신은 복잡한 비선형 관계를 모델링할 수 있어서 점점 더 널리 사용되고 있습니다. 딥 러닝 모델은 데이터 세트에서 관련 특징을 자동으로 추출하여 예측 정확도를 더욱 높일 수 있습니다.
예측 모델은 과거 데이터의 일부를 사용하여 학습되고 검증을 위해 테스트됩니다. 예측 정확도를 평가하기 위해 평균 절대 백분율 오차(MAPE)와 같은 성능 메트릭이 사용됩니다.
모델의 검증과 미세 조정을 완료한 후에는 향후 부하 예측을 도출할 수 있습니다. 이러한 예측은 운영 계획, 에너지 관리 및 기타 의사 결정 활동에 사용할 수 있습니다. 이 프로세스는 지속적이고 꾸준한 적응이 요구됩니다. 새로운 데이터를 사용할 수 있게 되면 일반적으로 모델의 정확성을 유지하기 위해 업데이트나 재교육이 필요합니다.
부하 예측은 유용할 수 있으나 한계도 존재합니다. 주요한 문제 한 가지는 이제 전력망이 태양 전지판 및 전기 자동차와 같은 분산 에너지 자원(DER)을 포함하는 등 그 복잡성이 증가하고 있다는 것입니다. 이러한 자원은 예측하기 어렵고 부하 예측 모델에 통합하기 어려울 수 있으므로 새로운 방법론과 입력 기능이 필요합니다.
또 다른 과제는 기상 조건이 에너지 수요에 상당한 영향을 미칠 수 있으므로 정확한 일기 예보가 필요하다는 것입니다. 이 문제는 일기 예보 기술의 발전으로 완화되었지만, 여전히 개선이 필요합니다.
예측 부하는 더 효율적이고 유연하며 지능적인 전력 시스템 운영을 가능하게 하는 중요한 지속 가능성 도구입니다. 예측 부하는 다음과 같이 다양한 방식으로 지속가능성에 기여할 수 있습니다.
정확한 부하 예측은 풍력 및 태양광 발전과 같은 재생 가능 에너지 자원을 전력망에 통합하는 데 필수적입니다. 이러한 에너지 자원은 간헐적입니다. 즉, 기상 조건과 시간에 따라 생산량이 달라집니다. 유틸리티 회사는 전력 수요를 정확하게 예측함으로써 변동에 대비하여 더 효과적으로 계획을 수립하고 에너지를 최대한 효율적으로 사용할 수 있습니다. 이는 화석 연료 기반 발전에 대한 의존도를 최소화하여 전체적인 온실 가스 배출량 감소에 도움이 될 수 있습니다.
유틸리티 회사는 정확한 예측을 통해 일일 또는 시간별 부하를 기반으로 배전 시스템을 더 효율적으로 운영할 수 있으며, 이에 따라 에너지 낭비를 줄이고 전반적인 에너지 공급을 최적화할 수 있습니다. 예를 들어 회사는 이러한 정보를 활용하여 수요가 적은 기간에 유지보수 또는 기타 다운타임을 예정할 수 있습니다.
이러한 프로그램은 사람들이 피크 부하 시간대에 에너지 소비를 줄이거나 전환하도록 장려하여 잠재적으로 지속가능성이 낮은 발전원을 추가로 가동하지 않고도 공급과 수요의 균형을 맞추는 데 도움이 됩니다.
더욱 스마트하고 유연한 그리드와 미래의 에너지 시스템에는 정확한 부하 예측이 중요합니다. 이는 분산 에너지 자원, 전기 자동차 및 기타 신기술을 수용할 수 있는 더 정교한 그리드 관리 전략을 뒷받침할 것입니다.
특히 머신 러닝 및 인공지능의 기술 발전으로 부하 예측 기능이 크게 향상되었습니다. 이러한 기술은 대규모 데이터 세트를 처리하고 과거 패턴에서 학습하며 새로운 트렌드에 적응하여 전반적인 예측 정확도를 높일 수 있습니다.
- 인공지능: AI는 다양한 유형의 모델을 통합하고 지능형 기술을 사용하여 모델을 선택하고 최적화함으로써 부하 예측을 향상할 수 있습니다. 또한 전문 지식을 예측 프로세스에 통합할 수도 있습니다.
- 머신 러닝: 지원 벡터 머신 및 신경망과 같은 머신 러닝 알고리즘은 입력 기능과 부하 수요 간의 복잡한 비선형 관계를 모델링할 수 있습니다. 또한 고차원 데이터를 처리할 수 있어 전기 사용에 영향을 미치는 다양한 요인을 통합하는 데 적합합니다.
- 딥 러닝: 머신 러닝의 하위 집합인 딥 러닝은 계층화된 신경망을 사용하여 원시 데이터에서 관련 기능을 자동으로 추출합니다. 이는 특히 크고 복잡한 데이터 세트를 처리할 때 예측 정확도를 향상할 수 있습니다.
- 스마트 그리드 기술: 스마트 미터 및 기타 스마트 그리드 기술은 실시간 고해상도 부하 데이터를 제공합니다. 이를 통해 단기 부하 예측의 정확도를 크게 향상할 수 있습니다.
- 빅데이터 분석: 빅데이터 기술의 출현으로 일기 예보, 사물인터넷(IoT) 기기, 소셜 미디어 등 다양한 소스에서 나오는 방대한 양의 데이터를 처리하고 분석할 수 있게 되었습니다.
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유틸리티 회사와 고객 간의 양방향 통신을 가능하게 하는 이 통합 고정 네트워크 시스템은 회사가 전기, 가스 및 수도 사용량을 실시간으로 모니터링할 수 있는 기능을 제공합니다.
새로운 디지털 인텔리전스는 에너지 공급업체의 청정 에너지 전환과 탄소 배출 절감에 도움이 됩니다. 또한 기업과 소비자는 디지털 인텔리전스를 통해 다음과 같이 통제권을 확보할 수 있습니다.
에너지 관리는 에너지 사용을 보존하고 에너지 비용을 줄이기 위해 조직의 에너지 소비를 적극적이고 체계적으로 모니터링, 제어 및 최적화하는 것입니다.
이 시스템은 다양한 소스의 데이터를 한 곳으로 집계하여 분석, 데이터 마이닝, 인공지능 및 머신 러닝을 지원합니다.
이러한 디지털 장치는 전기, 가스 또는 수도 소비량을 실시간으로 측정하여 에너지 계량을 더욱 효과적으로 관리합니다.
이 소규모 전력망은 독립적으로 운영되며 국소 지역을 위해 전기를 생산하므로 안정성이 높고 효율적입니다.