[論文レビュー] Insight into the Properties of the UK Power Consumption Using a Linear Regression and Wavelet Transform Approach

Samir Avdaković, Alma Ademovic+1 more|arXiv (Cornell University)|Jul 31, 2013

Energy Load and Power Forecasting参考文献 36被引用数 6

ひとこと要約

本研究では、1971年から2011年までの期間、線形回帰およびウェーブレットコherエンス（WTC）分析を用いて、イギリスのGDPと気温が電力消費に与える影響を調査している。GDPは電力需要の変動の66％を説明しているのに対し、気温はわずか11％にとどまり、WTC分析により長期的なGDPおよび年間気温の相関が顕著に示され、予測および計画の精度が向上する。

ABSTRACT

In this paper, the relationship between the Gross Domestic Product (GDP), air temperature variations and power consumption is evaluated using the linear regression and Wavelet Coherence (WTC) approach on a 1971-2011 time series for the United Kingdom (UK). The results based on the linear regression approach indicate that some 66% variability of the UK electricity demand can be explained by the quarterly GDP variations, while only 11% of the quarterly changes of the UK electricity demand are caused by seasonal air temperature variations. WTC however, can detect the period of time when GDP and air temperature significantly correlate with electricity demand and the results of the wavelet correlation at different time scales indicate that a significant correlation is to be found on a long-term basis for GDP and on an annual basis for seasonal air-temperature variations. This approach provides an insight into the properties of the impact of the main factors on power consumption on the basis of which the power system development or operation planning and forecasting the power consumption can be improved.

研究の動機と目的

• マクロ経済変数および気象変数を用いて、イギリスの電力消費の長期的および季節的要因を理解すること。
• GDPおよび気温が電力需要の変動に及ぼす相対的な寄与度を定量化すること。
• 時間周波数解析を用いて、電力消費、GDP、気温の間の時間的に変化する相関関係を同定すること。
• 主要な経済的および気象的要因と電力需要の間の動的関係を明らかにすることで、電力システムの計画および予測を改善すること。

提案手法

• 四半期ごとのイギリスの電力消費、GDP、季節的気温変動の間の関係をモデル化するために線形回帰が適用された。
• ウェーブレットコherエンス（WTC）を用いて、1971年から2011年までの期間における電力消費、GDP、気温の間の時間周波数的依存関係を分析した。
• ウェーブレット変換は、時間-スケール成分に時系列データを分解し、異なる周波数帯域における局所的相関を検出する。
• 分析により、GDPおよび気温が電力需要と顕著に共変動する期間およびスケールが特定された。
• ウェーブレットコherエンスの統計的有意性は、赤色ノイズの帰無仮説に対するブートストラップ法を用いて評価された。
• 結果の解釈により、長期的（GDP主導）および季節的（気温主導）な影響を区別することができた。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 1971年から2011年までの期間、GDPはイギリスの電力需要の変動のどの程度を説明しているか？
• RQ2 四半期ごとのイギリスの電力消費の変動のうち、どの程度が季節的気温変化に起因しているか？
• RQ3 GDPまたは気温が電力消費と顕著に相関する特定の期間または周波数帯域は存在するか？
• RQ4 GDP、気温、電力需要の間の動的関係は、異なる時間スケールでどのように変化するか？
• RQ5 ウェーブレットコherエンス分析は、単独の線形回帰に比べて、より洗練された時間的に変化する関係を明らかにできるか？

主な発見

• 線形回帰の結果、GDPは1971年から2011年までの期間、イギリスの電力需要の変動のおよそ66％を説明している。
• 気温の変動は、四半期ごとのイギリスの電力需要の変動のうちわずか11％を占め、相対的に小さな影響であることが示された。
• ウェーブレットコherエンス分析により、GDPと電力消費の間には顕著な長期的相関が確認され、特に8四半期以上のスケールで顕著であった。
• 季節的気温変動と電力消費との間に顕著な年間スケールの相関が検出され、繰り返し現れる年間パターンが示された。
• ウェーブレットコherエンスの結果、GDPと電力需要の相関は、経済の拡張期および安定期に最も強かった。
• 線形回帰とウェーブレットコherエンスの組み合わせにより、GDPおよび気温がイギリスの電力消費に及ぼす時間的に変化する影響およびスケール依存的影響をより包括的に理解できるようになった。