Abstract
The influence of temperature on electricity demand is increasing due to extreme weather and climate change, and the climate impacts involves nonlinearity, asymmetry and complexity. Considering changes in government energy policy and the development of the fourth industrial revolution, it is important to assess the climate effect more accurately for stable management of electricity supply and demand. This study aims to analyze the effect of temperature change on electricity demand using the partial linear model. The main results obtained using the time-unit high frequency data for meteorological variables and electricity consumption are as follows. Estimation results show that the relationship between temperature change and electricity demand involves complexity, nonlinearity and asymmetry, which reflects the nonlinear effect of extreme weather. The prediction accuracy of in-sample and out-of-sample electricity forecasting using the partial linear model evidences better predictive accuracy than the conventional model based on the heating and cooling degree days. Diebold-Mariano test confirms significance of the predictive accuracy of the partial linear model.
최근 빈번하게 발생하는 이상기온과 기후변화로 인하여 전력수요의 변동성이 커지고 있으며 기온 영향의 증가와 함께 기온변화에 대한 전력수요의 반응은 비선형성과 비대칭성으로 나타나고 있다. 정부 에너지 정책의 변화와 4차 산업혁명의 전개에 따라 기온 효과를 보다 정확하게 추정하고 예측하는 것은 안정적 전력수급 관리를 위하여 중요한 과제이다. 본 연구는 기온변화에 대한 전력수요의 비선형적 반응에 대하여 부분선형모형을 이용하여 분석하고자 한다. 기온변화와 전력수요의 비선형·비대칭적 관계를 측정하기 위하여 Robinson의 double residual 준모수적 추정과 스플라인 추정을 적용하였다. 기상변수와 전력 소비에 대한 시간 단위 고주기 자료를 사용하여 부분선형모형으로 추정한 기온변화와 전력 소비의 관계는 기존 모수적 모형과는 다른 비선형성과 비대칭성을 갖고 있음을 확인하였다. 부분선형모형을 이용하여 얻은 전력수요에 대한 표본내·표본외 예측은 이차함수 모형과 냉난방도일 모형과 비교하여 우수한 예측력을 보였다. Diebold-Mariano 검정결과, 부분선형모형에서 얻은 예측력 향상은 통계적으로 유의하였다.