전력수요예측을 위한 기상정보 활용성평가

신이레,윤상후,Shin, YiRe,Yoon, Sanghoo 한국데이터정보과학회 2016 한국데이터정보과학회지 Vol.27 No.6

Recently, weather information has been increasingly used in various area. This study presents the necessity of hourly weather information for electricity demand forecasting through correlation analysis and multivariate regression model. Hourly weather data were collected by Meteorological Administration. Using electricity demand data, we considered TBATS exponential smoothing model with a sliding window method in order to forecast electricity demand. In this paper, we have shown that the incorporation of weather infromation into electrocity demand models can significantly enhance a forecasting capability. 오늘날 기상정보는 도로공학, 경제학, 환경공학 등 다양한 분야에 활용되고 있다. 본 연구는 전력수요 예측을 위한 기상정보 활용성을 평가하고자 한다. 기상변수는 기상관측소에서 수집되는 기온, 풍속, 습도, 운량, 기압과 기온, 풍속, 상대습도의 합성지수인 체감온도와 불쾌지수가 고려되었다. 전력수요 예측을 위한 시계열모형으로 슬라이딩 창 방식의 TBATS 삼중지수평활모형이 고려되었다. 월 단위 기상변수와 전력수요 예측오차간 상관분석 결과를 보면 시간대별로 차이를 있으나 기온, 불쾌지수, 체감온도가 전력수요 예측오차와 상관성이 높았다. 이에 과거 3년의 월단위 전력수요 예측오차와 기상변수의 회귀모형식으로 전력수요 예측값의 편의를 보정하였다. 온도, 상대습도, 풍속으로 TBATS 모형의 전력수요 예측값을 보정한 결과 TBATS 모형에 비해 RMSE가 약 6.1% 줄었다.

특정 시간대 전력수요예측 시계열모형

신이레,윤상후,Shin, YiRe,Yoon, Sanghoo 한국데이터정보과학회 2016 한국데이터정보과학회지 Vol.27 No.2

Accurate electricity demand forecasts is essential in reducing energy spend and preventing imbalance of the power supply. In forcasting electricity demand, we considered double seasonal Holt-Winters model and TBATS model with sliding window. We selected a specific time zone as the reference line of daily electric demand because it is least likely to be influenced by external factors. The forecasting performance have been evaluated in terms of RMSE and MAPE criteria. We used the observations ranging January 4, 2009 to December 31 for testing data. For validation data, the records has been used between January 1, 2012 and December 29, 2012. 정확한 전력수요 예측은 에너지 소비를 줄이고 전력수급의 불균형을 방지한다. 본 연구는 외부요인의 영향을 가장 적게 받는 특정 시간대의 일 단위 전력 수요량을 참조선 (reference line)으로 한 시계열모형을 세우고자 한다. 고려된 시계열모형은 슬라이딩 창을 이용한 이중 계절성 Holt-Winters 모형과 TBATS 모형이다. 시계열모형의 모수는 2009년 1월 4일부터 2011년 12월 31일까지 자료를 이용하여 추정되었으며, 2012년 1월 1일부터 2012년 12월 29일까지의 각 모형의 전력수요량을 예측하여 성능을 비교하였다. RMSE와 MAPE를 통해 예측 성능을 비교한 결과 TBATS 모형의 성능이 우수하였다.

도시 고해상도 기온예측을 위한 국지예보모델의 통계적 상세화에 관한 연구

신이레,이채연,양호진,이한경 한국기상학회 2018 한국기상학회 학술대회 논문집 Vol.2018 No.10

풍속과 최대파고의 최적 코풀라 함수 연구

신이레,박은식 한국데이터정보과학회 2023 한국데이터정보과학회지 Vol.34 No.3

Wind speed is an important meteorological factor in the ocean, as it affects the development of waves, particularly as wind strength increases and persists. To improve wave forecasting it is necessary to model the dependence between wind speed and wave height. Copula functions can model the dependence between variables while maintaining the distributional characteristics of individual variables. In this study, we examined the dependence of monthly maximum wave height and wind speed at six locations in the seas surrounding the Korean Peninsula (Deokjeokdo, Chilbal do, Donghae, Pohang, Marado, and Oeyeondo) using copula functions. We used daily ocean buoy observation data collected from each location from observation dates to 2022. We estimated the marginal probability of monthly maximum wave height and wind speed for each location and estimated the correlation between the two variables using rank-based pseudo data. We selected the optimal copula function for each location's monthly maximum wave height and wind speed by estimating the parameters using the pseudo maximum likelihood method and performing a goodness-of-fit test. As a result, t-copula functions were selected for Deokjeokdo and Oeyeondo, frank-copula functions were selected for Chilbaldo and Marado, and normal-copula functions were selected for Donghae and Pohang. 풍속은 해양에서 중요한 기상요소이다. 바람이 강하고 지속될수록 파랑의 발달에 영향을 미친다. 파랑 예측기술을 높이기 위해서는 풍속과 파고의 종속성을 모델링하는 것이 필요하다. 코풀라 함수는 변수 간의 종속성을 모델링하면서 개별 변수의 분포 특성을 유지할 수 있다. 본 연구에서는 한반도 주변해역 6개 지점 (덕적도, 칠발도, 동해, 포항, 마라도, 외연도)에 대해 월 최대파고와 풍속의 종속성을 코풀라 함수를 통해 살펴보았다. 월 최대파고와 풍속은 지점 관측일부터 2022년까지 수집된 해양부이관측 일 자료를 이용하였다. 지점별 월 최대파고와 풍속에 대한 주변부 확률을 추정한 후, 순위 기반 의사자료 (pseudo data)를 이용하여 두 변수 사이의 상관관계를 추정하였다. 지점별 월 최대파고와 풍속의 최적 코풀라 함수를 선정하기 위해 의사최대우도법으로 모수를 추정하여 적합도 검정을 수행하였다. 그 결과, t코풀라 (덕적도, 외연도), frank코풀라 (칠발도, 마라도), normal코풀라 (동해, 포항)가 선정되었다.

기상변수와 지표특성을 이용한 모기활동성지수 산출 연구

신이레,이채연,한인옥,김규대 한국기상학회 2016 한국기상학회 학술대회 논문집 Vol.2016 No.10

r차 순서 통계량을 이용한 일반화 극단값 분포 및 4-모수 카파 분포의 일 최고 기온 분석

신이레,박은식 한국데이터정보과학회 2023 한국데이터정보과학회지 Vol.34 No.5

극한 기후의 T년 재현 수준을 정확하게 추정하는 것은 재난 대응 및 미래 기후 예측에 중요한 요소이다. 재현 수준의 정확도를 높이기 위해서는 극단 자료의 변동성을 포착하는 것이 중요하다. 블록 최댓값뿐 아니라 r차 순서 통계량을 고려하면 모형의 적합도를 높이고, 추정치의 불확실성을 낮추는 데 유용하다. 본 연구에서는 서울특별시와 6대 광역시 (인천, 대전, 대구, 울산, 광주, 부산)의 일 최고 기온에 대해 r차 순서 일반화 극단값 분포 (rGEVD)와 r차 순서 4-모수 카파분포 (rK4D)를 적합 시켰다. 지점별로 모수 추정 및 적합도 검정을 수행하고, 연 일 최대 기온에 대한 100년, 200년 재현 수준을 추정하였다. r차 순서 극단분포를 고려하는 경우, 과소추정된 극단 모형에 대한 적합도를 높이는데 유용한 것으로 나타났다. 특히, rK4D는 rGEVD에 비해 극단 자료의 최댓값 및 위쪽 꼬리 부분을 포착하는데 유연한 것으로 나타났다. r차 순서 극단분포는 기후학, 수문학을 포함한 여러 연구 분야에서 극단값 분석을 하는데 도움을 줄 것으로 기대한다. Accurate estimation of T-year return levels of extreme climate are important for disaster response and the projection of future climate. To improve the accuracy of return levels, it is important to capture the variability of extreme observations. Considering not only the block maxima but also the r-order statistics is useful to improve the model fit and to reduce the uncertainty of the estimates. In this study, we fitted a generalized extreme value distribution for the r-largest order statistics (rGEVD) and a four-parameter kappa distribution for the r-largest order statistics (rK4D) to analyze daily maximum temperatures in Seoul and six other metropolitan cities (Incheon, Daejeon, Daegu, Ulsan, Gwangju, and Busan). Parameter estimation and goodness-of-fit tests were performed at each location. Also, 100 and 200-year return levels for daily maximum temperatures were estimated. Consideration of extreme value distributions for the r-largest order statistics improved the fit of underestimated extreme value distributions. In particular, rK4D was found to be more flexible when capturing the maximum and upper tail of extreme observations compared to rGEVD. We expect that extreme value distributions for the r-largest order statistics will be useful in analyzing extreme values in many research areas, including climatology and hydrology.

폭염영향예측을 위한 상세규모 기상정보 개발

이채연,신이레,양호진,이한경 한국기상학회 2018 한국기상학회 학술대회 논문집 Vol.2018 No.10

상세한 도시지역 폭염영향 예보방안 연구

이채연,신이레,권혁기 한국기상학회 2016 한국기상학회 학술대회 논문집 Vol.2016 No.10

하늘시계지수 비교 및 도시기온 상관성 연구: 강남 선정릉지역을 중심으로

이채연,신이레,안승만 한국기상학회 2017 대기 Vol.27 No.4

Sky view factor can quantify the influence of complex obstructions. This study aims to evaluate the best available SVF method that represents an urban thermal condition with land cover in complex city of Korea and also to quantify a correlation between SVF and mean air temperature; the results are as follows. First, three SVF methods comparison result shows that urban thermal study should consider forest canopy induced effects because the forest canopy test (on/off) on SVF reveals significant difference range (0.8, between maximum value and minimum value) in comparison with the range (0.1~0.3) of SVFs (Fisheye, SOLWEIG and 3DPC) difference. The significance is bigger as a forest cover proportion become larger. Second, Rsquare between SVF methods and urban local mean air temperature seems more reliable at night than a day. And as the value of SVF increased, it showed a positive slope in summer day and a negative slope in winter night. In the SVF calculation method, Fisheye SVF, which is the observed value, is close to the 3DPC SVF, but the grid-based SWG SVF is higher in correlation with the temperature. However, both urban climate monitoring and model/analysis study need more development because of the different between SVF and mean air temperature correlation results in the summer night period, which imply other major factors such as cooling air by the forest canopy, warming air by anthropogenic heat emitted from fuel oil combustion and so forth.

도시지표면의 하늘시계지수(Sky View Factor) 특성과 기온자료 비교분석

이채연,신이레,임윤진,이용희 한국기상학회 2016 한국기상학회 학술대회 논문집 Vol.2016 No.4