표제지
목차
ABSTRACT 10
제1장 서론 12
제1절 연구 배경 및 필요성 12
제2절 관련 연구 및 연구 동향 14
제3절 우리나라의 전력시장 구조 15
제4절 본 연구의 구성 17
제2장 단기 예측 방법론 18
제1절 머신 러닝 모델 18
1. Gradient Boosting Machine 18
2. XGBoost 21
제2절 데이터 전처리 24
1. 스케일링 24
2. 중심화 25
3. 커널 밀도 추정 25
4. 분산 안정화 변환 27
제3절 시계열 분해 29
1. 회귀 기반 계절-추세 분해 30
2. 계절-추세 분해 31
제4절 변수 선택 32
1. SHAP 34
2. 순열 중요도 34
3. 게인 35
제3장 예측 알고리즘 구성 36
제1절 예측 알고리즘 개요 36
제2절 수요의 시계열 분해 38
제3절 계통 한계 가격의 데이터 변환 39
1. 분산 안정화 변환 39
2. 계통 한계 가격 월 별 중심화 41
제4절 변수 선택 43
제4장 사례연구 44
제1절 시뮬레이션 모델링 44
1. 환경 및 데이터 구성 44
2. 사례 연구 46
제2절 성능 평가 기법 47
1. 오차 측정 지표 47
2. 예측 정확도 비교 48
제3절 결과 48
1. 데이터 변환 결과 48
2. 변수 선택 결과 50
3. 예측 결과 56
제5장 결론 58
제1절 토의 및 결론 58
참고문헌 60
국문초록 65
〈표 4-1〉 계통 한계가격 예측에 사용될 수 있는 특성 변수의 후보 46
〈표 4-2〉 (a) 분해된 수요로 Pfuel를 예측, (b) 분해되지 않은 수요로 Pfuel를 예측, (c) 분해된 수요로 P를 예측, 그리고 (d) 분해되지 않은 수요로 P를 예...[이미지참조] 55
〈표 4-3〉 첫 번째 사례연구: 수요 분해 후 특성 변수로 사용했을 때의 예측 정확도 비교 57
〈표 4-4〉 두 번째 사례연구: 중심화 기법에 따른 예측 정확도 비교 58
〈표 4-5〉 세 번째 사례연구: 분산 안정화 변환 및 표준화에 따른 예측 정확도 비교 58
〈그림 1-1〉 우리나라 전력시장 운영 과정 16
〈그림 2-1〉 그래디언트 부스팅 머신 개념 도식화 18
〈그림 2-2〉 (a) 커널 밀도 추정 도식화, (b) 커널 함수의 종류 26
〈그림 2-3〉 Loess의 가중치 반영 방식 32
〈그림 3-1〉 제안한 예측 알고리즘의 전체 과정 37
〈그림 3-2〉 (a) 시계열 분해를 통해 생성된 특성 변수 각각을 예측하는 방법, (b) 분해하여 생성된 특성 변수 데이터를 특성... 39
〈그림 3-3〉 2021년 우리나라 계통한계가격 및 연료비 단가 41
〈그림 4-1〉 2021년 한 해 전력 수요의 분해 49
〈그림 4-2〉 (a) 2021년 11월 데이터, (a)에 대한 (b) z-점수 변환, (c) 아크 하이퍼볼릭 사인 변환, (d) 3σ 로그 변환, (e) 정규분포 확률 적분 변환. (f)는 각... 50
〈그림 4-3〉 (a) 분해된 수요로 Pfuel를 예측, (b) 분해되지 않은 수요로 Pfuel를 예측, (c) 분해된 수요로 P를 예측, 그리고 (d) 분해되지 않은 수요로 P를...[이미지참조] 51
〈그림 4-4〉 (a) 분해된 수요로 Pfuel를 예측, (b) 분해되지 않은 수요로 Pfuel를 예측, (c) 분해된 수요로 P를 예측, 그리고 (d) 분해되지 않은 수요로 P를...[이미지참조] 52
〈그림 4-5〉 (a) 분해된 수요로 Pfuel를 예측, (b) 분해되지 않은 수요로 Pfuel를 예측, (c) 분해된 수요로 P를 예측, 그리고 (d) 분해되지 않은 수요로 P를...[이미지참조] 53
〈그림 4-6〉 (a) 분해된 수요로 Pfuel를 예측, (b) 분해되지 않은 수요로 Pfuel를 예측, (c) 분해된 수요로 P를 예측, 그리고 (d) 분해되지 않은 수요로 P를...[이미지참조] 54
〈그림 4-7〉 (a) 분해된 수요로 Pfuel를 예측, (b) 분해되지 않은 수요로 Pfuel를 예측, (c) 분해된 수요로 P를 예측, 그리고 (d) 분해되지 않은 수요로 P를...[이미지참조] 55
〈그림 4-8〉 2021년 12월 계통 한계가격 실제값 및 예측값 비교 57