Hybrid Load Forecasting Model based on Atypical Residual of Meteorological Information

인구증가와 더불어 전기 기기의 보급 확대에 따라 에너지 소비가 꾸준히 증가하고 효율적인 전력 공급 및 관리를 위한 스마트 그리드 기술에 대한 요구 또한 증가하고 있다. 이에 따라서, 스마트 에너지 기술의 주요 원동력으로서 부하 예측 기술이 활발히 연구되고 있다. 본 연구에서는 하루 전 전력 사용량 예측 방법에 초점을 맞추고 있으며, 기상정보, 사람의 활동 등의 영향으로 복잡한 패턴 특성을 갖는 전력 데이터에 효과적인 예측 기법인 선형 예측과 비선형 예측을 결합한 하이브리드 예측 모델을 설계한다. 또한, 중요한 입력 변수를 찾아내기 위해서 랜덤 포레스트 기반으로 비선형 모델의 다중 입력 간의 의미 있는 변수를 식별하는 시스템 적용 방법을 제안한다. 마지막으로 비전형 잔여 기상 정보를 고려한 예측 모델이 그렇지 않은 모델과 비교하여 예측의 신뢰도가 높음을 보인다.