태양광 발전 및 신재생 에너지 수요예측관련

국외출장 결과 보고

2017. 12.

중앙전력관제센터

수급운영팀

작성자 : 수급운영팀 직원 최석민(☏8821)

	Ⅰ		출장 목적

□ 국내 연구과제 및 싱가포르 국립대학에서 진행하고 있는 신재생 에너지 예측관련 연구과제 내용 공유

□ 현 과제에서 사용하는 통계적 방법론에 대한 토론을 통하여 향후 모형 개선 및 연구과제 진행방향 논의

□ 싱가포르 신재생 에너지 관련 데이터 구축 현황과 예측방법 조사

	Ⅱ		출장자

출장지	성 명	소속	직위
싱가포르 (SNU)	최석민	전력거래소 수급운영팀	직원
	김삼용	중앙대학교 응용 통계학과	교수
	이진영	중앙대학교 응용 통계학과	석사

	Ⅲ		일정별 수행업무

일 자	방 문 도 시 및 방 문 기 관
12.03(일)	인천 출발(14:20) - 싱가포르 도착(19:55)
12.04(월)	10:00~12:00	싱가포르 국립대학 방문 및 식사
	12:00~15:00	현재 전력거래소 과제 내용 발표
	15:00~18:00	과제 내용 관련 통계적 방법론 논의
12.05(화)	12:00~16:00	Chen. Ying 교수 연구원 미팅 및 방법론 강의
	16:00~18:00	싱가포르 과제 현황 설명 및 향후 방향 논의
12.06(수)	10:00~15:00	싱가포르 국립대학 견학 및 연구실 탐방
	싱가포르 출발(22:30) - 인천 도착(12/07, 05:45)

	Ⅳ		출장 결과

1. 태양광 발전량 및 신재생 에너지 예측 관련 토론

○ 일시/장소 : ‘17.12.04 (월) ~ ‘17.12.06 (수) / SNU

○ 참석자 : 전력거래소 최석민 직원 1명, 김삼용 교수 외 중앙대학교 1명, Chen.Ying 교수 외 연구원 6명

○ 주요내용

- 현재 전력거래소에서 진행 중인 연구과제 ‘기상예보 및 실적을 활용한 태양광발전량 예측방안 연구’ 중 세부과제 ‘지역별 일사량 예측방안’에 대한 연구결과를 발표하고 개선방향 토론 및 자문

- 기상청 동네예보와 기상실적자료를 이용하여 지역별 일사를 예측함에 있어 일사량과 연관성이 높은 변수를 상관분석을 활용하여 변수선정

- 일사량 및 태양광 예측방안 연구에 시계열모형으로 다중회귀, ARIMA, ARIMAX, NNAR을 이용하며 모형별 비교

- 지역별 모형 비교시 NNAR 모형의 MAE가 가장 낮음

<싱가포르 연구진 의견 및 자문내용>

- ARIMAX, NNAR모형에서 외생변수가 현재 시점의 자료만 이용 되는데 과거 시점 자료가 현재 시점에 영향을 미칠 수 있으므로 모형에 삽입하는 것을 고려

- ARIMA 모형의 차수를 5차수 이상의 고차수로 고려

- NNAR모형에서 입력변수로 34차수와 기상변수를 사용하고 Hidden Layer의 노드 개수가 20개로 설정이 되어있지만, 입력변수와 Hidden Layer의 개수를 다양하게 구축

- NNAR모형 활성함수를 현재 적용된 signoid 이외의 함수로 적용해보고 Output function 또한 Gaussian 함수와 같은 다른 함수를 적용하여 보다 다양한 조합의 NNAR모형을 사용, 활용가능한 주요 함수들은 다음과 같음

[eqn: Gaussian`:`f(x)=e ^{-x ^{2}} `,``TanH`:`f(x)=tanh(x)= {2} over {1+e ^{-2x}} -1# ReLU`:`f(x)= {cases{0&for`x<0#x&for`x GEQ 0}}]

- SVR과 같은 추가적인 Machine Learning 기법을 고려하고 NN모델 예측 결과와 비교하여 향상된 Machine Learning 기법을 채택, Hybrid 모형 구축

- 모형별 t시점의 외생변수 뿐만 아니라 t-m시점 외생변수와의 상관관계 분석을 통하여 m시점까지의 외생변수를 활용할 수 있는 다음과 같은 식을 고려

[eqn: phi (B)W _{t} = sum _{i=1} ^{k} sum _{j=1} ^{m} beta _{ij} `x _{t-ji} + theta (B) epsilon _{t}]

- 기상변수, 대기권 밖 일사량 외의 지구과학, 기상학적 요소를 추가적으로 고려하여 일사량에 대한 물리적 모형과 통계학적 모형을 함께 고려하는 모형 수립

2. 싱가포르 신재생에너지 발전현황 및 계획

- 싱가포르는 발전전력의 80%를  LNG(천연가스)로 공급을 받으며 18%는 석유연료로부터 공급됨

- 싱가포르 정부는 ‘14년 7월 태양에너지 개발정책계획을 발표하면서 2050년까지 크게 3가지 목표를 설정

1) 합리적 가격으로 태양에너지 공급

2) 자체 생산되는 태양에너지 공급의 증가

3) 친환경 에너지 생산으로 인한 환경보호

- 정부 산하 태양에너지 연구원 Seris(Solar Energy Research Institute of Singapore)에서 2050년 싱가포르의 전력 에너지원 중 태양에너지 비중이 30%에 이를 것으로 발표

<출처 : Singapore Energy Statistics, 2016>

- 싱가포르는 면적이 작고 인구 밀집 심하여 태양광 패널 설치 공간이 타 국가에 비해 매우 부족하지만 정부에서 새롭게 건축되는 HDB(싱가포르 주택개발청, 국내 LH 주공아파트와 유사)에 태양광 패널을 설치할 것으로 발표

- ‘13년 8월 토아파요, 우드랜드, 베독 지역의 125블록의 HDB에 태양광 패널을 설치하였고 추가적으로 500개 이상 블록 HDB에 설치예정

- 태양광 패널의 설치비 문제는 패널 임대 사업이 증가함에 따라 부담을 줄이고 보급률을 높임

- 주요 기업으로는 Phoenix Solar(태양광 공급), Sunseap Leasing(태양광 패널 임대회사)가 있으며 2014년 7월 Seris에서 태양광 테스트 연구소를 설립

- Chen. Ying 교수의 신재생 에너지 예측에 사용하는 모형은 Functional Time Series 모형, Machine Learning 기법, Data-Driven Network 모형임

- Data-Driven Network 모형을 이용하여 태양광 발전 입지 선정과 발전량 예측 계획 중

	Ⅴ		출장 효과 및 향후 계획

□ 연구내용 공유를 통하여 우리 연구의 문제점을 고찰하고  아이디어를 논의, 향후 국내 연구과제 예측결과 향상 기대

□ ARIMA, ARIMAX, NNAR모형의 차수를 확대하고 외생변수에 과거자료를 활용하는 방안을 모델에 적용

□ 다양한 변수 조합을 활용한 태양광 발전량 예측 NNAR 모형 구축

□ 기상학적 요소를 추가적으로 고려하여 물리적 모델과 통계적 예측모형 결합

[첨부자료]

1. 회의 참석 및 회의 진행 사진

< Chen 교수 및 연구팀과 연구 내용 토론 사진>

< 싱가포르 국립대학 통계학과 >

2. 모형별 알고리즘

□ ARIMA 모형

- ARIMA 모형은 d차 차분된 [eqn: W _{t} =(1-B) ^{d} Z _{t}]가 정상 ARMA(p,q)과정을 따를 때 [eqn: Z _{t}]는 자기회귀 누적이동평균과정, 즉 ARIMA(p,d,q) 과정을 따른다고 하고 다음과 같은 식으로 구성

[eqn: phi (B)(1-B) ^{d} (Z _{t} - mu )= theta (B) epsilon _{t}], [eqn: Z _{t} =Z _{0} + sum _{j=1} ^{t} W _{j}]

[eqn: or`` phi (B)W _{t} = theta (B) epsilon _{t}]

[eqn: Z _{t}]는 원본 자료로서 정상 시계열 [eqn: W _{t}]의 누적 합을 의미

- p는 모형에서 사용되는 종속변수의 현재 시점부터 과거시점을 의미하며 q는 오차항의 현재 시점부터 과거시점을 의미, d는 원본 자료의 차분횟수를 의미

- 본 연구에서 이용한 ARIMA 모형의 구축과정에서 고려되는 차수는 [eqn: p=5,`d=2,`q=5]임, 즉 모형의 종속변수인 일사량과 오차 항은 현재 시점부터 과거 5시점까지, 원본 자료인 일사량의 차분차수는 2차까지 이용됨을 의미

□ ARIMAX 모형

- ARIMAX 모형은 위에서 서술한 ARIMA 모형에서 외생변수(Exogenous variable)가 추가된 모형으로 다음과 같은 식으로 구성

[eqn: phi (B)W _{t} = sum _{i=1} ^{k} beta _{i} `x _{ti} + theta (B) epsilon _{t}]

- 본 연구에서 이용되는 외생변수는 온도, 습도, 운량, 대기권 밖 일사량으로 총 4개의 외생변수가 이용되며 모든 외생변수는 모형 식에서 알 수 있듯이 현재시점 t에 대한 외생변수 자료만을 이용하여 모형을 수립

□ 다중회귀 모형

- 변수간의 인과관계를 통계적으로 추정하는 회귀분석의 일종으로 독립변수가 2개 이상인 모델에서 분석을 수행하고 다음과 같은 식으로 구성

[eqn: Y= beta _{0} + beta _{1} `x _{1} + beta _{2} `x _{2} +․․․+ beta _{k} `x _{k} + epsilon]

x:독립변수, Y:종속변수, β:회귀계수, [eqn: beta _{0}]:Y절편, [eqn: beta _{1}]~[eqn: beta _{k}]:독립변수의 기울기

- 본 연구에서 다중 입력변수로 온도, 강수, 풍속, 풍향, 습도, 눈, 운량(4분위)에 대한 일사량의 인과관계를 추정

□ Neural Network 모형

- Neural Network 모형의 도식은 다음과 같음

[eqn: Z _{m} =sigma(alpha _{0m} +alpha _{m}^{T} X)], [eqn: T _{k} =beta _{0k} +beta _{k}^{T} Z], [eqn: f _{k} (X)=g _{k} (T)]

m은 hidden layer의 노드 개수, k는 output layer의 출력변수 개수

- Z(활성함수, activation function)는 hidden node를 구성하는 입력변수의 회귀식이며 T(출력함수, output function)는 출력변수를 구성하는 hidden node의 회귀 식임, 각 hidden node는 입력변수들의 선형결합으로 구성되며 출력변수는 hidden node들의 선형결합으로 구성됨

- 본 연구에서 input layer의 input variable 개수는 일사량의 과거 1시점부터 34시점까지 총 34개에 운량, 기온, 습도, 대기권 밖 일사량의 외생변수 4개를 더하여 총 38개를 사용함

- hidden layer의 노드(Node)개수 k는 해당 모형의 기본 값이 사용되었으며 20개로 구성됨, 노드 개수 k에 대한 식은 다음과 같음.

[eqn: k= {p+1} over {2} ,``p는`입력변수의`개수이며``k는`정수]

- hidden layer를 구성하는 활성함수(activation function)는 선형 회귀식을 이용하였으며 출력함수(output function)로 sigmoid 함수를 사용함, sigmoid 함수식은 다음과 같음

[eqn: s(z)= {1} over {1+e ^{-z}}]

□ SVR(Support Vector Regression) 모형

- Machine Learning 기법 중 하나인 SVR은 기존 분류 모형인 Support Vector Machine을 회귀의 영역으로 확장하여 기존 SVM 모형에 [eqn: epsilon-무감도`손실함수]를 도입함

- SVM은 자료를 +1 class와 –1 class로 구분하는데 임의의 실수 값을 예측할 수 있도록 SVM을 일반화한 방법이 SVR이며 비선형 회귀문제를 해결하기 위해 입력 값을 고차원 형상공간에 사상한 후 결과 값과 연관된 선형함수를 찾는 알고리즘

- SVR 기반 회귀 함수의 일반적인 형태는 다음과 같음

[eqn: f(x,v)=f(x,alpha,alpha ^{*} )= sum _{i=1} ^{n} (alpha _{i} -alpha _{i}^{*} )K(x _{i} ,x _{j} )+b], K는 커널함수

3. 확보자료

□ Functional Time Series 모형

- Functional Data Analysis의 일종으로 Functional Data(함수형 데이터)가 시간적 특성을 가지고 있을 때 사용됨

- 과거와는 달리 현재의 자료는 공간이나 시간의 흐름에서 무한차원의 정보를 관측할 수 있으며 이러한 무한차원의 자료를 Functional Data(함수형 데이터)라고 함

- 함수형 데이터는 관측치가 곡선(curve)나 이미지(image)의 형태가 되는 강수량, 고차원 경제지표, fMRI 이미지, 위성 이미지 등이 될 수 있으며 이러한 곡선 또는 이미지를 함수로 나타내어 분석할 수 있음, 이러한 함수 자료를 이용하여 통계적 분석을 진행하는 것이 Functional Data Analysis임

- Functional Data Analysis는 관측된 함수형 데이터 값을 수리적으로 다루기 쉬운 형태의 연속형 기저 함수로 근사, 변환 후 함수를 정의할 수 있는 계수, 형태 등을 분석함으로써 정보를 추출하는 과정

□ Data-Driven Network

- Chen 교수의 이론으로 싱가포르 태양광 발전 관련 데이터를 이용하여 발전 network를 구축한 후 Interpolation(보간법)을 이용하여 특정 지역의 발전량 예측 계획

- Data-Driven Network 방법을 이용하여 태양광 발전량 입지 선정과 발전량 예측 실시 계획

- 기존 자료들을 이용하여 구축한 network를 통해 지역의 태양광 발전량을 예측하고 예측 결과를 토대로 해당 구역 태양광 발전의 경제적 이익을 산출 하여 태양광 발전시설 건설입지 선정에 활용