딥러닝 기반 지역별 한계 가격제 예측 기술 개발

초록

본 연구는 캘리포니아 전력거래소(California Independer System Operator, CAISO)의 익일 시장 가격(Day-Ahead Market Price) 데이터를 활용하여 지역별 한계 가격제(Locational Marginal Price, LMP)를 예측하기 위한 CNN-GRU 하이브리드 딥러닝 모델과 LSTM 모델을 비교하여 분석하였다. 고속 푸리에 변환(Fast Fourier Transform, FFT) 기반 노이즈 제거, 지연(Lag)·이동 평균(Rolling mean) 통계, 사인 코사인(Sine/ Cosine) 인코딩 등 시계열 전처리를 거쳐, 단기(7일)·중기(30일)·장기(90일) 예측 구간별 Optuna 자동 탐색 도구를 통해 하이퍼파라미터를 자동 탐색하였다. 그 결과, 단기 예측에서는 LSTM이 평균 절댓값 오차(Mean Absolute Error, MAE), 평균 제곱근 오차(Root Mean Squared Error, RMSE)에서 다소 유리했으나, 중기· 장기 구간에서는 CNN-GRU 결합 모델이 대칭 평균 절대 백분율 오차(Symmetric Mean Absolute Percentage Error, SMAPE) 기준으로 상대적 오차를 효과적으로 제어함을 확인하였다. 향후 날씨·경제 지표 등 외부 요인을추가 반영하고 트랜스포머(Transformer)·어텐션(Attention) 구조를 결합해 지역별 한계 가격제 예측 정확도를더욱 높일 수 있는 후속 연구를 제안한다.

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