[논문 리뷰] Insight into the Properties of the UK Power Consumption Using a Linear Regression and Wavelet Transform Approach

Samir Avdaković, Alma Ademovic외 1명|arXiv (Cornell University)|2013. 07. 31.

Energy Load and Power Forecasting참고 문헌 36인용 수 6

한 줄 요약

이 연구는 1971년에서 2011년 사이에 영국의 국내총생산(GDP)과 기온이 전력 소비에 미치는 영향을 선형 회귀분석과 웨이블릿 공상관계 분석(WTC)을 사용하여 조사한다. 연구 결과, GDP는 전력 수요 변동성의 66%를 설명하는 반면, 기온은 오직 11%에 불과하며, WTC 분석을 통해 장기적인 GDP 및 연간 기온 상관관계가 뚜렷하게 드러나, 예측 및 계획 수립 정확도가 향상됨을 확인하였다.

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.

연구 동기 및 목표

• 장기적 및 계절적 영향 요인을 파악하기 위해 거시경제 및 기후 변수를 활용해 영국 전력 소비의 원인을 이해하는 것.
• GDP와 기온이 전력 수요 변동에 기여하는 비율을 정량화하는 것.
• 시간-주파수 분석을 통해 전력 소비, GDP, 기온 간의 시간에 따라 변화하는 상관관계를 규명하는 것.
• 핵심 경제 및 기후 요소와 전력 수요 간의 동적 관계를 드러내어 전력 시스템 계획 및 예측을 향상시키는 것.

제안 방법

• 분기별 영국 전력 소비, GDP, 계절적 기온 변화 간의 관계를 모델링하기 위해 선형 회귀분석을 적용한다.
• 1971~2011년 기간 동안 전력 소비, GDP, 기온 간의 시간-주파수 의존성을 분석하기 위해 웨이블릿 공상관계(WTC)를 사용한다.
• 웨이블릿 변환은 시계열 데이터를 시간-스케일 성분으로 분해하여 다양한 주파수 대역에서 국소적 상관관계를 탐지한다.
• GDP와 기온이 전력 수요와 유의미하게 공상관계를 보이는 시기와 스케일를 식별한다.
• 웨이블릿 공상관계의 통계적 유의성을 평가하기 위해 레드 노이즈 근본가설 대비 부트스트랩 방법을 사용한다.
• 결과를 해석하여 전력 수요에 영향을 주는 장기적(GDP 기반) 요인과 계절적(기온 기반) 요인을 구분한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 1971~2011년 기간 동안 GDP는 영국 전력 수요 변동성의 어느 정도를 설명하는가?
• RQ2 분기별 영국 전력 소비 변동성의 어느 정도가 계절적 기온 변화에 기인하는가?
• RQ3 특정 시기 또는 주파수 대역에서 GDP 또는 기온이 전력 소비와 유의미한 상관관계를 보이는가?
• RQ4 GDP, 기온, 전력 수요 간의 동적 관계는 다양한 시간 스케일에서 어떻게 변화하는가?
• RQ5 웨이블릿 공상관계 분석은 기존 선형 회귀분석만으로는 드러내지 못하는 더 세밀하고 시간에 따라 변화하는 관계를 밝혀낼 수 있는가?

주요 결과

• 선형 회귀분석 결과, GDP는 1971~2011년 기간 동안 영국 전력 수요 변동성의 약 66%를 설명한다.
• 기온 변동은 분기별 영국 전력 수요 변동의 오직 11%에 불과하여 상대적으로 미미한 영향을 미친다.
• 웨이블릿 공상관계 분석을 통해 GDP와 전력 소비 간에 유의미한 장기적 상관관계가 드러났으며, 이는 8분기 이상의 스케일에서 특히 두드러진다.
• 기상 기온 변화와 전력 소비 간에 유의미한 연간 스케일의 상관관계가 확인되어 매년 반복되는 패턴이 있음을 시사한다.
• 웨이블릿 공상관계 결과는 경제 확장기 및 안정기 동안 GDP와 전력 수요 간 상관관계가 가장 강하다는 것을 보여준다.
• 선형 회귀분석과 웨이블릿 공상관계 분석의 조합은 GDP와 기온이 영국 전력 소비에 미치는 시간에 따라 변화하고 스케일에 따라 다르게 작용하는 영향을 더 포괄적으로 이해하는 데 기여한다.