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Exponential Smoothing기법을 이용한 전기자동차 전력 수요량 예측에 관한 연구
A Study on the Prediction of Power Demand for Electric Vehicles Using Exponential Smoothing Techniques
- 이병현;
- 정세진;
- 김병식
초록
본 논문은 전기자동차 충전시설 확충계획에 중요한 요소인 전기자동차 전력 수요량 예측정보를 생산하기 위하여 Exponential Smoothing 를 이용하여 전력 수요량 예측 모형을 제안하였다. 모형의 입력자료 구축을 위하여 종속변수로 월별 시군구 전력수요량을 독립변수로월별 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 정확성을검증하기위하여 통계적 방법인 Exponential Smoothing(ETS), ARIMA모형의 결과와 비교한 결과 ETS, ARIMA 각각의 오차율은12%, 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.
키워드
전기자동차; 전력 수요량; 수요량 예측; ETS; ARIMA; Electric vehicle; Electricity load; Load forecasting; ETS; ARIMA
- 제목
- Exponential Smoothing기법을 이용한 전기자동차 전력 수요량 예측에 관한 연구
- 제목 (타언어)
- A Study on the Prediction of Power Demand for Electric Vehicles Using Exponential Smoothing Techniques
- 저자
- 이병현; 정세진; 김병식
- 발행일
- 2021-06
- 유형
- Y
- 저널명
- 한국방재안전학회논문집
- 권
- 14
- 호
- 2
- 페이지
- 35 ~ 42
- 언어
- KOR
- 출판사
- 한국방재안전학회
- 발행국가
- 대한민국
- 분량
- 8 페이지
- ISSN
- E 2508-285X
P 2466-1147