기온과 최대전력수요간 변동성 전이 효과 분석

Abstract

본 논문은 2005.1.1~2018.11.30일간의 일간최대전력수요와 일간평균기온을 이용해 2011년 이전과 이후의 기온 변동성이 최대전력수요의 변동성에 미친 전이 효과에 대해 변동성 전이모형(Volatility Spillover Model)을 이용해 분석하였다. 실증분석 결과에 따르면, 2011년 이전과 이후의 경우 난방국면(18도 이하)에서는 변동성 전이 계수의 절댓값이 늘어나 변동성 전이 효과가 더 커진 것으로 나타났지만, 냉방국면(18도 이상)에서는 오히려 줄어든 것으로 나타났다. 이를 자세히 살펴보기 위해, 2011년 이후를 2011-15년과 2016-18년으로 분리하여 분석해본 결과, 냉방국면에서는 지속해서 변동성 전이 계수의 값이 늘어나 변동성 전이 효과가 더 커진 것으로 나타났지만, 난방국면에서는 2011-15년 기간에는 2011년 이전과 비교했을 때 전이 효과가 줄어든 것으로 나타났으나, 2016-18년 기간에는 오히려 2011년 기간보다 늘어난 것으로 나타났다. 이는 2016년부터 늘어난 폭염현상으로 인해 발생한 현상으로 추정된다. 결과적으로, 냉방국면에서는 변동성 전이 효과가 계속 늘어난 것으로 나타났고, 난방국면에서는 2011-15년 기간에는 줄었다가 최근에 다시 늘어난 것으로 나타났다. 이는 기온 변동성으로 인한 불확실성이 더 커지고 있음을 나타낸다. 또한 변동성 전이계수의 값이 냉방국면에 비해 3배 이상이라는 점은 하계 최대전력수요 관리에 더욱 힘 써야 함을 뜻한다. 이러한 연구의 결과는 에너지 수요예측 시에 기온변수를 이용해 추정하지만, 최근 늘어난 기온 변동성과 기온 변동성으로 인한 변동성 전이 효과의 변화를 고려해야 함을 강조하는데 의의를 둔다.

This paper analyzes the effect of temperature volatility on the maximum electricity demand volatility before and after 2011, using the daily maximum electricity demand and daily average temperature from January 1, 2005 to November 30, 2018 through the Volatility Spillover Model. According to the empirical analysis, during the periods requiring heating (under 18 degrees Celsius), the volatility spillover effect increase due to the rise in the volatility spillover coefficient, however during the periods requiring cooling (above 18 degrees Celsius), the volatility spillover effect decreased. To take a closer look, the time frame after 2011 was divided into 2011 to 2015 and 2016 to 2018. During the periods requiring cooling, the volatility spillover increased due to the hike in the volatility spillover coefficient, but during the periods requiring heating, the first time frame, from 2011 to 2015, showed a lower volatility spillover effect compared to the time frame before 2011 while the second time frame, from 2016 to 2018, showed a higher volatility spillover effect to that before 2011. This is presumed to be caused by the heat waves that have increased from 2016. Therefore, during the periods requiring cooling, the volatility spillover effect increased while during the periods requiring heating, the volatility spillover effect decreased from 2011 to 2015 and has recently started to increase. This suggests a higher uncertainty due to the increasing temperature volatility. Moreover, the fact that the volatility spillover coefficient of the periods requiring heating is three times that of the periods requiring cooling implies more effort is required to manage the maximum electricity demand during the summer season. The results of this study show, while energy demand is estimated using temperature variables, it is important to consider the changes in volatility spillover effects due to the recent changes in temperature volatility.