기상청(청장 고윤화)은 2004년부터 2011년까지 지난 7년간의 기상 거대자료(빅데이터)를 분석한 결과를 이용해 예측 오차를 큰 폭으로 개선할 수 있다고 지난 21일 밝혔다.

기상청의 분석 결과에 따르면 전력 사용량에 직결된 기상요소는 기온, 습도, 풍속, 운량, 불쾌지수, 체감온도, 강수량 등이다.

기상청이 거대자료(빅데이터) 분석기법으로 자체 구축한 예측모형으로 과거 특정 기간의 전국 단위 전력사용량을 예측한 결과, 기온자료만 활용했을 때의 예측 오차가 1.8%에서 습도, 운량, 체감온도, 풍속, 강수량 등 기상요소를 추가했을 때는 예측 오차가 1.3%로 줄어들었다.

기상청 관계자는 "기상 빅데이터를 활용하면 예측 오차를 25% 정도 개선할 수 있는 것으로 드러났다. 연간 약 1,100GWh 정도의 발전량을 줄일 수 있어 약 1,200억 원의 비용을 절감할 수 있게 된다"고 설명했다.

이에 따라 기상청은 하반기부터 한국전력의 전국 지사별 시간단위 전력사용량 자료를 이용해 날씨와 지역별, 용도별, 시간대별 전력사용량의 관계 분석 작업에 착수할 계획이다.

분석 결과를 토대로 내년에는 개선된 전력수요 예측 결과를 전력거래소 등에서 활용할 방침이다.

고윤화 청장은 “앞으로도 기상기후와 타 분야의 정보를 융합하여 시너지 효과를 낼 수 있는 정책을 마련할 계획이다. 농업, 관광, 교통, 보건 등 국민의 실생활과 밀접한 관련이 있는 분야와 협업해 기상 거대자료(빅데이터)의 가치를 높여갈 방침이다”라고 밝혔다.