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영어

This paper investigates the continuous and cumulative effect of temperature on the daily maximum electricity consumption of Korea. After defining the continuous and cumulative effect of temperature using moving average and moving standard deviation of past temperature, nonlinear models such as markov regime switching model, threshold regression and smooth transition model are applied for empirical analysis. The empirical result shows that the continuous and cumulative effect of temperature has a significant impact on daily maximum electricity consumption in Korea. That is, if temperature higher or lower than the threshold persists during a period of time, daily maximum electricity consumption increases. Furthermore, out of sample forecast says that using the continuous and cumulative effect of temperature with temperature, relative humidity and wind velocity can improve the prediction power of daily maximum electricity load. These empirical results imply that the information of past temperature should be positively used in forecasting daily maximum electricity consumption with present climate conditions.

한국어

본 연구는 우리나라의 일일 최대전력소비에 대한 기온의 연속ㆍ누적효과를 분석하였다. 과거 기온의 이동평균과 이동표준편차를 이용하여 기온의 연속ㆍ누적효과를 정의하고 Markov regime switching모형, Threshold regression모형, Smooth transition regression모형 등과 같은 비선형 모형을 적용하였다. 우리나라의 2011. 1. 1. ∼ 2013. 12. 23. 일일자료에 대한 실증분석결과 기온의 연속ㆍ누적효과가 최대전력소비에 유의한 영향을 주는 것으로 나타났다. 즉, 기온이 일정기간 동안 연속적으로 일정수준 이상 또는 이하로 높고 낮음이 지속될 경우에 최대전력소비가 더욱 더 증가하는 것을 확인할 수 있었다. 또한 최대전력소비를 예측함에 있어서 기온, 상대습도, 풍속 등과 함께 기온의 연속ㆍ누적효과를 고려하면 최대전력소비에 대한 예측력을 높일 수 있음을 표본외 예측을 통해서 확인하였다. 이러한 본 연구의 실증분석결과들은 정확한 최대전력소비를 예측을 위해서는 현재의 기상정보와 함께 기온의 연속ㆍ누적효과와 같은 과거 기온들에 관한 정보를 적극 활용하여야 함을 시사하고 있다.