practice

0. 개요 2010 ~ 2020년 여름철 기상 상태 및 여러 요인에 따른 전력 증감량 예상 데이터 셋을 구축함. 여름철의 경우, 냉방 기기 이용률이 대폭 증가하여, 하루 전력량 소모가 급격히 증가함. 이에 따라 전력 수요를 예측하기 힘들어 비용적인면의 증가뿐 아니라 전력 수급에 있어 매년 예측에 어려움이 있음. 이에 따라 기상 요인 및 그 외 다른 변수에 따른 하루 전력 증감량을 예상할 수 있도록 하려 함.

1. 활용 데이터

1. 활용 데이터 ① 기상청 기상 관측 데이터

• 2010 ~ 2020년도 기상 관측 데이터 open api를 통해 수집
• 전국 88개 관측소의 관측치 수집 및 전국 단위 데이터로 변경(일별 평균) [출처]: 공공데이터포털(https://www.data.go.kr/index.do)_ 종관기상관측 장비로 관측한 일 기상자료를 조회하는 서비스

② 한국 전력 통계 데이터

• 전체 전력량 중 월별 가정용 전력 데이터 비율 수집 [출처]: 한국 전력 공사(https://home.kepco.co.kr/kepco/main.do)_지식센터_ 전기자료

③ 일별 전력 사용량 데이터

• 전국 일별 사용 전력량 데이터에 월별로 가정용 전력 사용 비율을 대입하여 가정용 하루 사용량 수집 [출처]: smart kpx 전력 거래소(https://www.kpx.or.kr/)_부가메뉴_전력관련정보_전일 전력수급실적

2. 데이터 Value ① 전력 수요 예측을 하지 않을 시, 잉여 공급 예비력 양이 증가하게 됨. 이에 따라 발전비용 증가 및 소모하지 못 하고 소실되는 전력량이 증가하게 됨. 따라서 전력량을 예측함에 따라 발전비용 및 소실되는 전력량을 감소할 수 있도록 함.

② 발전 비용을 감소시키기 위해 적정 예비력 보다 적게 생산 시, 갑작스러운 전력수요의 변동, 수요예측 오차, 발전기 고장등의 상황에 대처가 불가능해짐. 대처가 불가능할 시, 전력 공급이 중단되며, 전국적인 대정전으로 이어질 수 있어 큰 혼란이 일어날 수 있어 전력 예측을 통해 이를 방지할 수 있도록 함.

③ 전력은 저장이 불가능하여 생산과 동시에 소비가 이루어져야 함. 따라서 출력량을 미리 예측하여 발전량을 조절 해야하며, 이를 위해 기상상태 및 다른 변수에 의해 당일 발전량 예측 데이터 셋을 구축함. 이에 따라 발전 비용 감소 및 전력수요의 변동을 예측할 수 있도록 함.