인문학
사회과학
자연과학
공학
의약학
농수해양학
예술체육학
복합학
DBpia AI
AI 에이전트
AI 아이디어
AI 리더
AI 뷰어
Citeasy
크롬 서지관리 다운로드
개인구독
소속 기관이 없으신 경우, 개인 정기구독을 하시면 저렴하게
논문을 무제한 열람 이용할 수 있어요.
지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
피인용 0
초록·키워드
This study develops a 2024 PPA-adjusted grid-facing electricity-demand database for Korea using public data: Korea Power Exchange demand, KEPCO district sales, and industrial load profiles. It covers 229 districts, 38 use-sectors, and 8,784 hours. Industry-code mapping, regionally weighted profiles, and two-stage proportional scaling preserve district-sector-monthly sales and align with the national load shape. Sales are preserved exactly by construction (0.000%), with an intraday shape residual of 0.059%. A partial external cross-check against total-demand estimates separately published by KPX for Nov. 23 to Dec. 31, 2024 yielded an hourly MAPE of 0.79% at the national aggregate level. Applied to KPG 193, industrial buses show peak-to-valley ratios of 1.12–1.24 (group mean 1.18) versus 1.85–2.08 (mean 1.94) for service-dominated metropolitan buses. Compared with allocation using a single national load shape across buses, the metropolitan summer-peak share rises from 7.6% to 10.6%, whereas the industrial-complex share falls from 19.2% to 14.1%. The results support regionally differentiated demand modeling for long-term transmission planning.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
최근 본 자료 전체보기
