기온의 연속·누적 효과는 신동현·조하현(2014a)에서 정의한 것처럼 기온의 이동평균과 이동표준편차를 이용하여 정의하였다.5) 즉, 기온의 연속·누적 효과를 나타내는 지표
는 식(3)과 같이 정의할 수 있다.5) 이동표준편차 대신에 해당 기간의 기온 범위를 이용하여 기온의 연속·누적 효과를 정의하였으나, 이동표준편차를 이용하는 것과 큰 차이를 보내지 않았 다. 분석결과의 일관된 비교를 위해서 신동현·조하현(2014a)와 같이 이동표준 편차를 고려하였다.
18
,
⋯,
mean, max, min.(3)
여기서,
는 기온의 기간 이동평균을,
는 기온의 기간 이동 표준편차를 의미한다. 는 평균, 최고 및 최저 기온을 나타낸다.
신동현·조하현(2014a)는 4일 이동평균과 이동표준편차를 기온의 연속·누적 효과를 계산하였는데, 본 연구에서는 3~7일까지의 기간을 고려 하였다. 또한, 평균 기온만을 이용한 신동현·조하현(2014a)과는 다르 게 최고 및 최저 기온을 이용하여 기온의 연속·누적 효과를 고려하였 다. 즉, 기온의 연속·누적 효과는 기온의 종류와 이동 평균·표준편차 기간에 따라 모두 15개를 정의하였다.
[그림 3-3]은 2014년 1월 1일부터 2016년 8월 25일까지 평균,
최고및 최저 기온에 따른 3~7일 기온의 연속·누적 효과를 나타낸 것이다.
표준편차를 고려하지 않은 일반적인 기온과 다르게 기온의 연속·누적 효과는 기온의 종류에 따라 다른 모습을 보인다.
절대 크기로 봤을 때, 최고 기온과 최저 기온의 연속·누적 효과는 평균 기온에 비해 작은데, 최고 및 최저 기온의 일별 차이가 평균 기 온보다 높다는 것을 유추할 수 있다. 즉, 일일 평균 기온이 일정 기간 비슷한 수준을 유지하더라도 최고 및 최저 기온은 상대적으로 편차가 클 수 있다는 것을 의미한다. 그러므로 여름 또는 겨울과 같이 기온이 크게 상승 또는 하락하는 시기에는 평균 기온보다 최고 또는 최저 기 온을 이용한 기온의 연속·누적 효과가 일일 최대전력소비의 변동성에 더 큰 영향을 줄 가능성이 존재한다.
제3장 분석자료 19
-200 0 200 400 600 800 1,000
I II III IV I II III IV I II III
2014 2015 2016
3일, 평균기온 4일, 평균기온 5일, 평균기온
6일, 평균기온 7일, 평균기온
A. 평균 기온 연속·누적 효과
-40 0 40 80 120 160 200 240
I II III IV I II III IV I II III
2014 2015 2016
3일, 최고기온 4일, 최고기온 5일, 최고기온
6일, 최고기온 7일, 최고기온
B. 최고 기온 연속·누적 효과
-100 0 100 200 300 400 500
I II III IV I II III IV I II III
2014 2015 2016
3일, 최저기온 4일, 최저기온 5일, 최저기온
6일, 최저기온 7일, 최저기온
C. 최저 기온 연속·누적 효과 [그림 3-3] 기온의 연속·누적 효과 변화
제4장 모형 및 분석방법 21