이탈리아 전력시장의 단기 CO2 배출 예측

초록

본 연구는 2021‑2023년 시간별 데이터를 활용해 이탈리아 전력시장의 국가·지역 수준에서 1일‑전 예측을 수행한다. 선형 SARIMAX, 계절 함수형 AR, GAM, TBATS, K‑NN 등 4가지 모델군을 비교하고, 단순 평균, Bates‑Granger 가중치, 시간별 최적 모델 선택의 3가지 결합 방식을 적용한다. 결과는 낮 시간대에 GAM이 가장 정확하고, 새벽에는 함수형 모델이 우수함을 보여준다. 또한 단순 평균과 선택 기반 결합이 모든 개별 모델을 능가한다는 점을 확인한다.

상세 분석

본 논문은 이탈리아 전력시장의 CO2 배출량을 시간별로 예측하기 위해 2021‑2023년 3년간의 고해상도 데이터를 사용하였다. 데이터 전처리 단계에서는 연료별 발전량과 국가별 배출 계수를 곱해 탄소 배출량을 산출하고, 7개 시장 구역(북부, 중북, 중남, 남부, 칼라브리아, 시칠리아, 사르디니아)으로 구분하였다. 시계열의 정상성 검증을 위해 2주 이동 평균·표준편차와 1차 차분을 분석했으며, 구조적 변곡점이 없음을 확인하였다.

모델군은 다음과 같이 네 가지로 구분된다. (i) 선형 파라메트릭 모델인 SARIMAX는 계절성·추세를 포함한 전통적 ARIMA 구조에 외생변수(예: 날씨, 전력 수요)를 추가한 형태이다. (ii) 함수형 파라메트릭 모델인 계절 함수형 자기회귀(SFAR)와 외생변수 포함 버전(SFARX)은 전체 하루를 함수 형태로 표현해 시간별 변동성을 부드럽게 포착한다. (iii) (반)비파라메트릭·비선형 모델로는 일반화 가법 모델(GAM)과 TBATS가 사용되었으며, GAM은 스플라인 기반 비선형 관계를, TBATS는 복합적인 계절성·트렌드·Box‑Cox 변환·ARMA 오차를 동시에 모델링한다. (iv) 반함수형 접근법으로 K‑Nearest Neighbours(KNN)를 적용해 유사한 과거 패턴을 기반으로 예측한다.

예측 성능 평가는 시간별 평균 RMSE, out‑of‑sample R², Diebold‑Mariano(DM) 검정, 모델 신뢰집합(MCS) 등을 종합적으로 활용하였다. 결과는 다음과 같다. 낮 시간(08:00‑20:00)에서는 GAM이 가장 낮은 RMSE와 높은 R²를 기록했으며, 이는 비선형 수요‑공급 상호작용과 날씨·재생에너지 변동성을 효과적으로 포착했기 때문이다. 반면 새벽(00:00‑06:00)에는 함수형 모델(SFAR, SFARX)이 계절적 패턴을 부드럽게 추정함으로써 가장 우수한 성능을 보였다. TBATS와 KNN은 전체적으로 중간 수준의 정확도를 보였으며, 특히 TBATS는 복합 계절성이 강한 주말·공휴일 구간에서 일정 부분 강점을 나타냈다.

결합 방법을 비교한 결과, 가장 간단한 단순 평균(모델 간 가중치 1/N)과 시간별 최적 모델 선택(각 시각마다 가장 낮은 검증 오차를 보인 모델 선택) 두 방식이 모든 개별 모델을 일관되게 능가하였다. 특히 선택 기반 결합은 특정 시간대에 GAM이나 함수형 모델 등 최적 모델을 자동으로 적용함으로써 전체 RMSE를 5‑7% 정도 감소시켰다. 반면 Bates‑Granger 가중치는 이론적으로 최적 가중치를 제공하지만, 실제 데이터에서는 가중치 추정 불안정성으로 인해 평균 결합보다 미미한 개선에 그쳤다.

지역별 분석에서는 각 구역의 발전 믹스 차이로 인해 최적 모델의 시간대가 다소 변동하였다. 예를 들어 남부와 사르디니아는 풍력·태양광 비중이 높아 새벽에 재생에너지 비중이 급증함에 따라 GAM의 성능이 상대적으로 향상되었으며, 북부와 중북은 화력 비중이 높아 함수형 모델이 새벽에 더 안정적인 예측을 제공했다. 이러한 지역 특성을 반영한 결합 전략은 전력 시장 운영자에게 시간대·구역별 저탄소 시점을 정확히 파악하게 하여, 수요 측 유연성(예: 전기차 스마트 충전) 및 저장 설비 운영 최적화에 직접적인 활용 가능성을 제시한다.

전반적으로 본 연구는 전통적인 시계열 모델과 최신 비선형·함수형 모델을 포괄적으로 비교하고, 간단한 결합 기법이 복잡한 가중치 최적화보다 실무 적용에 더 유리함을 입증하였다. 이는 전력 시스템에서 실시간·단기 탄소 배출 예측을 위한 모델 선택과 결합 설계에 중요한 지침을 제공한다.