Analysis of time series to support decision making on V²G using energy consumption data ^†

2019, 30

2)

401–414

V2G 의사결정을 지원하는 전력사용량 데이터의 시계열 예측

^†

ᄋ

ᅵ정현

¹

²

³

⁴

⁵

⁶

⁷

156충북대학교 빅데이터협동과정 · ²⁷충북대학교 수학정보통계학부 ·³우석대학교 · ⁴레티그리드

ᄌ ᅥ

ᆸᄉ ᅮ 2018ᄂ ᅧ ᆫ 12ᄋ ᅯ ᆯ 31ᄋ ᅵ ᆯ, ᄉ ᅮᄌ ᅥ ᆼ 2019ᄂ ᅧ ᆫ 1ᄋ ᅯ ᆯ 21ᄋ ᅵ ᆯ, ᄀ ᅦᄌ ᅢ ᄒ ᅪ ᆨᄌ ᅥ ᆼ 2019ᄂ ᅧ ᆫ 1ᄋ ᅯ ᆯ 22ᄋ ᅵ ᆯ

요 약

ᄎ

ᅬ ᄀ ᅳ ᆫ ᄌ ᅥ ᆫᄅ ᅧ ᆨ ᄉ ᅮᄋ ᅭᄀ ᅡ ᄀ ᅳ ᆸᄌ ᅳ ᆼ ᄒ ᅡᄂ ᅳ ᆫ ᄉ ᅡ ᆼ ᄒ ᅪ ᆼᄋ ᅦᄉ ᅥ ᄆ ᅡ ᆭᄋ ᅳ ᆫ ᄋ ᅦᄂ ᅥᄌ ᅵ ᄀ ᅪ ᆫᄅ ᅧ ᆫ ᄋ ᅧ ᆫᄀ ᅮᄃ ᅳ ᆯ ᄋ ᅵ ᄃ ᅢᄎ ᅦᄋ ᅦᄂ ᅥᄌ ᅵ ᄀ ᅢᄇ ᅡ ᆯ, ᄌ ᅥ ᆫᄅ ᅧ ᆨᄉ ᅡᄋ ᅭ ᆼ ᄋ ᅴ ᄌ ᅥ ᆯ ᄀ

ᅡ

ᆷᄀ ᅪ ᄒ ᅭᄋ ᅲ ᆯ, ᄌ ᅥ ᆫᄅ ᅧ ᆨ ᄉ ᅡᄋ ᅭ ᆼ ᄋ ᅴ ᄉ ᅵᄀ ᅡ ᆫᄎ ᅡ ᄇ ᅮ ᆫ ᄉ ᅡ ᆫ ᄀ ᅳᄅ ᅵᄀ ᅩ ᄋ ᅦᄂ ᅥᄌ ᅵ ᄌ ᅥᄌ ᅡ ᆼᄀ ᅵᄉ ᅮ ᆯ ᄃ ᅳ ᆼᄋ ᅳ ᆯ ᄃ ᅡᄅ ᅮᄀ ᅩ ᄋ ᅵ ᆻᄃ ᅡ. ᄇ ᅩ ᆫ ᄋ ᅧ ᆫᄀ ᅮᄋ ᅦᄉ ᅥᄂ ᅳ ᆫ ᄒ ᅡ ᆫ ᄉ ᅢ ᆼ ᄉ

ᅡ ᆫᄉ ᅵᄉ ᅥ ᆯᄋ ᅦᄉ ᅥ ᄉ ᅮᄌ ᅵ ᆸᄃ ᅬ ᆫ ᄌ ᅥ ᆫᄅ ᅧ ᆨᄉ ᅡᄋ ᅭ ᆼ ᄅ ᅣ ᆼ ᄉ ᅵᄀ ᅨᄋ ᅧ ᆯ ᄃ ᅦᄋ ᅵᄐ ᅥᄅ ᅳ ᆯ ᄇ ᅮ ᆫᄉ ᅥ ᆨᄒ ᅡᄆ ᅧ ᆫᄉ ᅥ, Peak ᄌ ᅥ ᆫᄅ ᅧ ᆨᄉ ᅡᄋ ᅭ ᆼ ᄅ ᅣ ᆼᄀ ᅪ ᄀ ᅳ ᄉ ᅵᄀ ᅡ ᆫᄃ ᅢᄅ ᅳ ᆯ ᄋ ᅨᄎ ᅳ ᆨ ᄋ ᅦ ᄃ

ᅢᄒ ᅡ ᆫ ᄌ ᅮ ᆼ ᄋ ᅭᄉ ᅥ ᆼᄋ ᅳ ᆯ ᄋ ᅵ ᆫᄌ ᅵᄒ ᅡᄋ ᅧ ᆻᄃ ᅡ. ᄋ ᅵᄂ ᅳ ᆫ ᄉ ᅡ ᆼᄉ ᅵᄌ ᅥ ᆫᄅ ᅧ ᆨᄀ ᅪ ᄃ ᅢᄎ ᅦᄌ ᅥ ᆫᄅ ᅧ ᆨᄀ ᅡ ᆫᄋ ᅴ ᄌ ᅥ ᆫᄒ ᅪ ᆫ, ᄋ ᅦᄂ ᅥᄌ ᅵ ᄀ ᅥᄅ ᅢ ᄃ ᅳ ᆼ ᄋ ᅦ ᄋ ᅵ ᆻᄋ ᅥᄉ ᅥ ᄑ ᅵ ᆯᄉ ᅮᄌ ᅥ ᆨᄋ ᅵ ᆫ ᄋ

ᅨᄎ ᅳ ᆨᄇ ᅮ ᆫᄉ ᅥ ᆨᄋ ᅵᄀ ᅵ ᄄ ᅢᄆ ᅮ ᆫ ᄋ ᅦ ᄃ ᅥᄋ ᅮ ᆨ ᄉ ᅵ ᆯᄒ ᅭᄉ ᅥ ᆼᄋ ᅳ ᆯ ᄂ ᅩ ᇁᄋ ᅵ ᆯ ᄉ ᅮ ᄋ ᅵ ᆻᄂ ᅳ ᆫ ᄀ ᅧ ᆯᄀ ᅪ ᄃ ᅩᄎ ᅮ ᆯᄋ ᅳ ᆯ ᄋ ᅱᄒ ᅢ 24ᄉ ᅵᄀ ᅡ ᆫᄋ ᅴ ᄃ ᅡ ᆫᄀ ᅵ ᄋ ᅨᄎ ᅳ ᆨᄋ ᅳ ᆯ ᄇ ᅮ ᆫᄉ ᅥ ᆨ ᄆ ᅩ ᆨ ᄑ ᅭ ᄅ

ᅩ ᄉ ᅥ ᆯᄌ ᅥ ᆼᄒ ᅡᄋ ᅧ ᆻᄃ ᅡ. ᄇ ᅩ ᆫ ᄂ ᅩ ᆫᄆ ᅮ ᆫ ᄋ ᅦᄉ ᅥ ᄉ ᅮᄒ ᅢ ᆼᄒ ᅡ ᆫ ᄉ ᅵᄀ ᅨᄋ ᅧ ᆯ ᄇ ᅮ ᆫᄉ ᅥ ᆨᄇ ᅡ ᆼᄇ ᅥ ᆸᄋ ᅳᄅ ᅩ SARIMAᄆ ᅩᄒ ᅧ ᆼᄀ ᅪ ᄀ ᅨᄌ ᅥ ᆯᄉ ᅥ ᆼᄌ ᅵᄉ ᅮᄑ ᅧ ᆼᄒ ᅪ ᆯᄇ ᅥ ᆸᄋ ᅵ ᄉ ᅡᄋ ᅭ ᆼ ᄃ

ᅬᄋ ᅥ ᆻᄀ ᅩ ᄋ ᅵᄅ ᅥᄒ ᅡ ᆫ ᄇ ᅮ ᆫᄉ ᅥ ᆨᄆ ᅩᄃ ᅦ ᆯᄋ ᅵ ᄒ ᅣ ᆼᄒ ᅮ V2G ᄄ ᅩᄂ ᅳ ᆫ ESS ᄀ ᅪ ᆫᄅ ᅧ ᆫᄃ ᅬ ᆫ ᄒ ᅧ ᆫᄋ ᅥ ᆸᄋ ᅦᄉ ᅥ ᄒ ᅪ ᆯᄋ ᅭ ᆼ ᄀ ᅪ ᄒ ᅪ ᆨ ᄌ ᅡ ᆼᄋ ᅵ ᄃ ᅬ ᆯ ᄉ ᅮ ᄋ ᅵ ᆻᄃ ᅩᄅ ᅩ ᆨ ᄀ ᅵᄃ ᅢᄒ ᅡ ᆫ ᄃ

ᅡ.

ᄌ

ᅮᄋ ᅭᄋ ᅭ ᆼ ᄋ ᅥ: ᄀ ᅨᄌ ᅥ ᆯᄉ ᅥ ᆼ ARIMA, ᄀ ᅨᄌ ᅥ ᆯᄉ ᅥ ᆼ ᄌ ᅵᄉ ᅮᄑ ᅧ ᆼᄒ ᅪ ᆯᄇ ᅥ ᆸ, ᄌ ᅥ ᆫᄅ ᅧ ᆨ Peak ᄇ ᅮᄒ ᅡ, ESS, V2G.

1. 머리말

ᄎ

ᅬ근제기되는 원전이슈와 함께 현재의 국내 전력수급은위기에 맞닿아 있고 향후에도 한반도 정치적 무

ᆫ제와 국내 전기차활성화 정책에 따라 추가적인 전력 수요가 급증할 것이라 예상한다. 이에 따라 에 ᄂ

ᅥ지 절감과 효율을 높이기 위한 많은연구가 진행되었고, Yoon (2017)의 연구에서는건물에너지 사용 ᄅ

ᅣᆼ과 상관관계를가지는 5가지 인자 (건물용도, 재실율, 준공연도, 방향, 단열형태)를 분류하여 에너지 ᄉ

ᅩ비와 영향이큰 인자를규명하였다. Kim (2014)의 연구에서는다양한 에너지 절감요소 (자연적환경 ᄋ

ᅭ소와 신/재생에너지 기술)의 조합과 요소별 에너지 절감 성능평가 (자연채광,자연환기, 단열성능, 일 ᄉ

ᅡ열 취득계수, 기밀성능,지열에너지 시스템)을 통해서 건축물에너지 효율등급의 단계적인 향상 방안도 ᄌ

ᅦ시했다. 그 외 에너지 절감 및 효율을 높이기 위한 연구분석에서 다양한 외부환경요인과 내부환경요 ᄋ

ᅵᆫ이 함께 고려되었다. 또한 공공건물이나 사무용 빌딩과는달리 대형 생산설비가 운용되는시설이나 ᄀ

ᅩ속철도 변전소 등의 경우, 외부환경요인이큰비중으로 고려되기 보다는주요한 내부환경요인 또는

†

ᄇ ᅩ ᆫ ᄋ ᅧ ᆫᄀ ᅮᄂ ᅳ ᆫ ᄀ ᅪᄒ ᅡ ᆨᄀ ᅵᄉ ᅮ ᆯᄌ ᅥ ᆼᄇ ᅩᄐ ᅩ ᆼᄉ ᅵ ᆫᄇ ᅮ ᄆ ᅵ ᆾ ᄌ ᅥ ᆼᄇ ᅩᄐ ᅩ ᆼᄉ ᅵ ᆫᄀ ᅵᄉ ᅮ ᆯᄌ ᅵ ᆫᄒ ᅳ ᆼᄉ ᅦ ᆫᄐ ᅥᄋ ᅴ ᄃ ᅢᄒ ᅡ ᆨICTᄋ ᅧ ᆫᄀ ᅮᄉ ᅦ ᆫᄐ ᅥᄌ ᅵᄋ ᅯ ᆫ ᄉ ᅡᄋ ᅥ ᆸᄋ ᅴ ᄋ ᅧ ᆫᄀ ᅮᄀ ᅧ ᆯᄀ ᅪᄅ ᅩ ᄉ

ᅮᄒ ᅢ ᆼᄃ ᅬᄋ ᅥ ᆻᄋ ᅳ ᆷ (IITP-2018-0-01396).

1

(28644) ᄎ ᅮ ᆼᄇ ᅮ ᆨ ᄎ ᅥ ᆼᄌ ᅮᄉ ᅵ ᄉ ᅥᄋ ᅯ ᆫ ᄀ ᅮ ᄎ ᅮ ᆼ ᄃ ᅢᄅ ᅩ 1, ᄎ ᅮ ᆼᄇ ᅮ ᆨ ᄃ ᅢᄒ ᅡ ᆨᄀ ᅭ ᄇ ᅵ ᆨᄃ ᅦᄋ ᅵᄐ ᅥᄒ ᅧ ᆸᄃ ᅩ ᆼ ᄀ ᅪᄌ ᅥ ᆼ, ᄇ ᅡ ᆨᄉ ᅡ.

2

(28644) ᄎ ᅮ ᆼᄇ ᅮ ᆨ ᄎ ᅥ ᆼᄌ ᅮᄉ ᅵ ᄉ ᅥᄋ ᅯ ᆫ ᄀ ᅮ ᄎ ᅮ ᆼ ᄃ ᅢᄅ ᅩ 1, ᄎ ᅮ ᆼᄇ ᅮ ᆨ ᄃ ᅢᄒ ᅡ ᆨᄀ ᅭ ᄉ ᅮᄒ ᅡ ᆨᄌ ᅥ ᆼᄇ ᅩᄐ ᅩ ᆼ ᄀ ᅨᄒ ᅡ ᆨᄇ ᅮ, ᄒ ᅡ ᆨᄉ ᅡ.

3

(55338) ᄌ ᅥ ᆫᄇ ᅮ ᆨ ᄋ ᅪ ᆫ ᄌ ᅮᄀ ᅮ ᆫ ᄉ ᅡ ᆷᄅ ᅨᄋ ᅳ ᆸ ᄉ ᅡ ᆷᄅ ᅨᄅ ᅩ 443, ᄋ ᅮᄉ ᅥ ᆨᄃ ᅢᄒ ᅡ ᆨᄀ ᅭ, ᄇ ᅡ ᆨᄉ ᅡ.

4

(05621) ᄉ ᅥᄋ ᅮ ᆯᄐ ᅳ ᆨᄇ ᅧ ᆯᄉ ᅵ ᄉ ᅩ ᆼ ᄑ ᅡᄀ ᅮ ᄇ ᅢ ᆨᄌ ᅦᄀ ᅩᄇ ᅮ ᆫ ᄅ ᅩ41ᄀ ᅵ ᆯ 8 ᄉ ᅩ ᆼ ᄑ ᅡᄇ ᅵ ᆯᄃ ᅵ ᆼ, ᄅ ᅦᄐ ᅵᄀ ᅳᄅ ᅵᄃ ᅳ, ᄃ ᅢᄑ ᅭ.

5

(28644) ᄎ ᅮ ᆼᄇ ᅮ ᆨ ᄎ ᅥ ᆼᄌ ᅮᄉ ᅵ ᄉ ᅥᄋ ᅯ ᆫ ᄀ ᅮ ᄎ ᅮ ᆼ ᄃ ᅢᄅ ᅩ 1, ᄎ ᅮ ᆼᄇ ᅮ ᆨ ᄃ ᅢᄒ ᅡ ᆨᄀ ᅭ ᄇ ᅵ ᆨᄃ ᅦᄋ ᅵᄐ ᅥᄒ ᅧ ᆸᄃ ᅩ ᆼ ᄀ ᅪᄌ ᅥ ᆼ, ᄇ ᅡ ᆨᄉ ᅡ.

6

(28644) ᄎ ᅮ ᆼᄇ ᅮ ᆨ ᄎ ᅥ ᆼᄌ ᅮᄉ ᅵ ᄉ ᅥᄋ ᅯ ᆫ ᄀ ᅮ ᄎ ᅮ ᆼ ᄃ ᅢᄅ ᅩ 1, ᄎ ᅮ ᆼᄇ ᅮ ᆨ ᄃ ᅢᄒ ᅡ ᆨᄀ ᅭ ᄇ ᅵ ᆨᄃ ᅦᄋ ᅵᄐ ᅥᄒ ᅧ ᆸᄃ ᅩ ᆼ ᄀ ᅪᄌ ᅥ ᆼ, ᄀ ᅭᄉ ᅮ.

7

ᄀ ᅭᄉ ᅵ ᆫᄌ ᅥᄌ ᅡ: (28644) ᄎ ᅮ ᆼᄇ ᅮ ᆨ ᄎ ᅥ ᆼᄌ ᅮᄉ ᅵ ᄉ ᅥᄋ ᅯ ᆫ ᄀ ᅮ ᄎ ᅮ ᆼ ᄃ ᅢᄅ ᅩ 1 ᄎ ᅮ ᆼᄇ ᅮ ᆨ ᄃ ᅢᄒ ᅡ ᆨᄀ ᅭ ᄉ ᅮᄒ ᅡ ᆨᄌ ᅥ ᆼᄇ ᅩᄐ ᅩ ᆼ ᄀ ᅨᄒ ᅡ ᆨᄇ ᅮ, ᄀ ᅭᄉ ᅮ.

E-mail: [email protected]

ᄂ

ᅢ부에 존재하는 실질적인 에너지 수요 속성이 대부분의 전력 사용량을차지하기도 한다. Ministry of Trade, Industry and Energy (2017)의 에너지 총조사 보고서에 따르면, 에너지 수요부문 (산업부문,수 ᄉ

ᅩ

ᆼ부문,상업 및 공공부문,가정, 대형건물, 신재생에너지)별로 에너지 효율을평가할 수 있는지표도 개 ᄇ

ᅡᆯ되었다.

ᄒ

ᅡᆫ편 최근 공공기관을비롯한 여러 시설에서 ESS (energy storage system)을확대 적용하고자 하는 ᄋ

ᅧᆫ구와 시도가 많았다. 한 예로, Kim (2014)의 연구에서는고속철도 변전소 피크부하를저감시키기 위 ᄒ

ᅡᆫ ESS의 적정용량과 경제성을 분석하고 평가하였다. ESS를큰 용량으로 도입하면 Peak 전력에 대응 ᄒ

ᅡᆯ 수 있는 범위가 확장될 수 있지만, 그만큼구축비용이 크기 때문에 향후에는적절한 용량의 ESS에 ᄃ

ᅢ해서 V2G 기술이 접목되어 상시로 전력수급이 이루어지면서 ESS가활용될수 있는대역을확대할 ᄉ

ᅮ 있다.

Son (2018)의 연구에서는 배전망 단위의 소규모 전기에너지 Pool을 통해 에너지 거래가 가능하도록 LDERP (local distributed energy resource rovider) 중심의 거래절차를구성하고, 시장에 참여하는프 ᄅ

ᅩ슈머를 ‘판매자’로 설정하고 전력을소비하는 측을 ‘구매자’로 설정하여 에너지 거래 모델의 운영 구조 미

ᆾ 절차를 연구하였다. 따라서 이러한 전력 거래가 이루어지기 위해서는수요자의 전력 사용량에 대한 ᄆ

ᅩ니터링과 분석기법을 통해서 현재 시점에서 향후 24시간에 대한 전력 사용량 예측이 사전에 이루어지 느

ᆫ것이 중요하고, Peak 전력사용량과 그 시간대의 예측정확도가 높아야 한다. 또한 이러한 예측의 결 ᄀ

ᅪ가 다양한관련 현업에서활용가능한 차세대 시스템에 충분히 반영될수 있는수준이 되어야 한다.

Choi (2015)의 연구에 따르면 에너지 기술과 ICT기술의 융합은기존에 정체되어 있던 에너지 분야에 ᄉ

ᅥ의 기술 혁신을이루어내기 위한 원동력이 된다. 에너지 분야에 있어서 정보통신기술의 사용은서로 ᄃ

ᅡ른건물 및 장비간의 에너지 거래 및 공유를가능하게 하며, 에너지 생산 및 소비 단계에서의 공급 및 ᄉ

ᅮ요예측을 통한 효과적인 에너지 사용을가능하게 한다. 또한 통신기술을 통해 수집한 정보를 분석하 ᄋ

ᅧ 기존에 예측하지 못했던 다양한 부분에서의 에너지 절감을 목표로 하는것이 가능하다. 그러나 이러 ᄒ

ᅡᆫ 에너지 ICT융합의 일환에서 현업에서의 차세대 서비스에 실질적인 도움이 되기 위해서는기존시계 여

ᆯ 분석이나 인공신경망 등을 통해 단순한 예측연구 결과를도출하는것 보다는비즈니스 모델이 기반된 ᄋ

ᅧᆫ구가 필요하다.

보

ᆫ 논문에서는이러한 예측을위해서 시계열 분석을수행하였고, 분석결과를 통해 V2G환경에서 전 ᄅ

ᅧᆨ 수요자 측면의 전력 수급계획에 대한 의사결정을 효과적으로 지원하고자 한다. 본 연구의 구성은 2장에서 ESS와 V2G에 대한 기술을 알아보고 ESS를 활용한 전력데이터 분석 사례를 소개한다. 이 ᄅ

ᅥ한 ESS와 V2G의 조합은 에너지 저장 Pool의 개념으로 다양한 연구에서 활용되고 있다. 3장에서 느

ᆫ 본 연구에서 사용할 계절성 ARIMA모형 (SARIMA)과 계절지수평활법에 대한 모형이론을확인하 ᄀ

ᅩ, 실험데이터에 대한 설명을 기술하였다. 4장에서는 데이터를 활용한 예측분석을 위해서 다양한 연 ᄀ

ᅮ방법 중에서 통계학적 예측방법을 통한 분석의 과정을밝혔다. 5장에서는 총 87일간의 시간별 데이 ᄐ

ᅥ (1시간 수집주기, 총관찰치 수: 1463개) 중 86일간의 데이터를 활용하여 시계열 모델을 수립하고, SARIMA와 계절지수평활법에 따른예측기법을 통해서 87일째 되는날의 24시간에 대한 실제값과 예측 되

ᆫ값을비교하여 6장에서 결론을도출하였다.

2. 선행 연구

2.1. ESS ᄉ

ᅵᆫ재생에너지와 스마트그리드가 연구되면서 ESS (energy storage system)이 많은 각광을 받았다.

ESS는전력에너지를 미리 저장했다가 필요한 시간대에 사용할 수 있는에너지 저장 시스템이다. 국내