VCG 경매 기반 개인 전력 거래를 위한 ARIMA 모델 이용 지역 전력 수요량 예측 기법

Abstract

신재생 에너지 생산력의 향상과 설비 보급 확대 및 ESS (Energy Storage System) 기술의 발전과 함께 신재생에너지를 직접 사용하고 남는 전력을 소비시장에 판매하여 이익을 창출할 수 있는 소비자인 에너지 프로슈머 개념이 등장하였다. 따라서 기존 중앙 집중형 전력 공급 방식 이외에 Peer-to-Peer 방식의 거래를 통한 전력 공급 기법의 도입이 요구되기에 본 논문은 개인 간 소규모 전력 거래 시스템에서 수요 예측에 기반한Vickrey-Clarke-Groves 경매 프로세스를 연구하였다. 또한, 전력거래소에서 제공하는 제주 지역 전력 수요 데이터에 대해 ARIMA 모델을 적용하여 수요를 예측하고 결과를 분석하였다. 실험 결과 실제 데이터와 비교했을 때, 예측 데이터는 2.213%의 평균 절대 백분율 오차를 가지며 ARIMA 모델 기반 지역 전력 수요 예측 기법이 계절성과 수요 패턴의 유사성이 있는 전력 수요 데이터의 특성에 적합하다는 것을 검증하였다.

With the improvement of renewable energy productivity and development of ESS (Energy Storage System) technology, the concept of an energy prosumer has emerged. Therefore, in addition to the existing centralized power supply method, the Peer-to-Peer transaction scheme is required. In this study, We investigated the power transaction scheme through the prediction based Vickrey-Clarke-Groves (VCG) Auction in peer-to-peer power transaction system and the ARIMA model-based time series demand data analysis technique. Experimental results using KPX public data verified that the actual data and prediction data have a mean absolute percentage error of 2.213%, and that the ARIMA model-based regional power demand prediction technique is suitable for power demand time series data.