Recently, the electricity demand has been increased and the possibility to occur the major black-out is getting higher. Accurate Forecasting electricity demand is the key point to prevent the future disaster situation because wrong demand forecasting causes the huge differences in demand and supply. An aim of our study was to provide the accurate demand forecasting model to analyze the risk of the future major black-out. In this paper, we developed the daily electricity demand forecasting model using ARIMA with regression variables. We also constructed monthly electricity demand forecasting model using consumer price index related electricity price and gas price. We successfully analyzed the risk of the future major black-out using the monthly electricity demand forecasting model for year 2013
전력수요예측의 정확도를 높이기 위한 많은 연구자들이 과거부터 현재까지 수 많은 모델들을 이용하여 발전시켜가고 있다. 이러한 이유는 전력수요예측이 그만큼 중요한 역할을 하기 때문이다. 한국 역사상 대규모 정전이 발생한 사건은 거의 없지만 계속적으로 증가하는 전력수요량을 본다면 가까운 미래에 대규모 정전이 발생할 가능성을 배제할 수 없다. 전력수요예측의 실패는 전력공급량의 차질을 가져오고 전력수요량의 증가와 공급량의 감소가 대규모 정전을 발생시키게 된다. 본 논문에서는 전력수요예측에 영향을 끼치는 변수들인 온도, 휴일, 그리고 주말 세 가지를 사용하여 Reg-ARIMA 모형에 적합 시켜서 온도가 포함된 모델과 포함되지 않은 모델의 정확도의 차이를 분석해보았다. 또한 소비자물가지수대비 전기요금과 가스요금을 이용하여 성공적으로 월별 최대전력수요예측 모델을 만들었다. 이를 이용하여 대규모 정전이 어떤 상황에 발생할 수 있는지에 시나리오 분석을 통하여 위험도 분석을 하였다.
