Exponential Smoothing기법을 이용한 전기자동차 전력 수요량 예측에 관한 연구

• 영문명: A Study on the Prediction of Power Demand for Electric Vehicles Using Exponential Smoothing Techniques
• 발행기관: 한국방재안전학회
• 저자명: 이병현(Byung-Hyun Lee) 정세진(Se-Jin Jung) 김병식(Byung-Sik Kim)
• 간행물 정보: 『한국방재안전학회 논문집』14권 2호, 35~42쪽, 전체 8쪽
• 주제분류: 공학 > 기타공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2021.06.30

국문 초록

본 논문은 전기자동차 충전시설 확충계획에 중요한 요소인 전기자동차 전력 수요량 예측정보를 생산하기 위하여 Exponential Smoothing를 이용하여 전력 수요량 예측 모형을 제안하였다. 모형의 입력자료 구축을 위하여 종속변수로 월별 시군구 전력수요량을 독립변수로 월별 시군구 충전소 보급대수, 월별 시군구 전기자동차 충전소 충전 횟수, 월별 전기자동차 등록대수 자료를 월 단위로 수집하고 수집된 7년간 자료 중 4년간 자료를 학습기간으로 3년간 자료를 검증 기간으로 적용하였다. 전기자동차 전력 수요량 예측 모형의 정확성을 검증하기위하여 통계적 방법인 Exponential Smoothing(ETS), ARIMA모형의 결과와 비교한 결과 ETS, ARIMA 각각의 오차율은 12%, 21%로 본 논문에서 제시한 ETS가 9% 더 정확하게 분석되었으며, 전기자동차 전력 수요량 예측 모형으로써 적합함을 확인하였다. 향후 이 모형을 이용한 전기자동차 충전소 설치 계획부터 운영관리 측면에서 활용될 것으로 기대한다.

영문 초록

In order to produce electric vehicle demand forecasting information, which is an important element of the plan to expand charging facilities for electric vehicles, a model for predicting electric vehicle demand was proposed using Exponential Smoothing. In order to establish input data for the model, the monthly power demand of cities and counties was applied as independent variables, monthly electric vehicle charging stations, monthly electric vehicle charging stations, and monthly electric vehicle registration data. To verify the accuracy of the electric vehicle power demand prediction model, we compare the results of the statistical methods Exponential Smoothing (ETS) and ARIMA models with error rates of 12% and 21%, confirming that the ETS presented in this paper is 9% more accurate as electric vehicle power demand prediction models. It is expected that it will be used in terms of operation and management from planning to install charging stations for electric vehicles using this model in the future.

목차

1. 서 론

2. 이론적 배경

3. 적용 및 결과

4. 결 론

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References

키워드

전기자동차 전력 수요량 수요량 예측 Electric vehicle Electricity load Load forecasting ETS ARIMA