지역난방 공동주택 급탕 열량의 기계학습 기반 예측 모델에 관한 연구

Q: 이 논문에서 정의한 급탕이란 무엇인가?

지역난방 시스템 내에서 수요처에 신속하고 효율적인 온수 공급을 제공하기 위해 설계된 부속 시스템을 의미한다. 본 연구에서는 공동주택의 시간별 열량 데이터를 측정하여 예측 모델의 종속변수로 활용하는 핵심 분석 대상으로 정의한다.

Q: 공동주택 급탕 열량 예측 모델의 성능을 높이는 핵심 요인은 무엇인가?

연구 결과, 외기온도와 같은 기후 요소뿐만 아니라 휴일과 같은 사회적 요인이 급탕 열량 예측에 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 시간별, 계절별 단위 구분과 다양한 변수 조합을 통해 모델을 구성할 때 예측 정확도가 향상된다.

지형용; 강채동; 박동호

doi:10.3795/KSME-B.2023.47.12.663

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자료유형: 학술저널

저자정보: 지형용 (한국생산기술연구원) 강채동 (전북대학교) 박동호 (한국생산기술연구원)

저널정보: 대한기계학회 대한기계학회 논문집 B권 대한기계학회논문집 B권 제47권 제12호(통권 제459호)

발행연도: 2023.12

수록면: 663 - 672 (10page)

DOI: 10.3795/KSME-B.2023.47.12.663

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열 공급시스템에서 안정적 운영 및 TES(thermal energy storage) 연계를 위한 정확한 열수요 예측은 매우 중요하다. 기존의 머신러닝 활용 예측 모델 개발 연구가 많이 발표되었지만, 열수요 패턴 분석이나 외기온도 중심의 학습만으로는 예측 정확성이 높다고 볼 수 없다. 본 연구에서는 여러 독립변수의 포함 여부에 따른 공동주택 급탕 열량에 대한 사용량 예측 모델을 개발하였다. 먼저, 공동주택에서 사용되는 1년간 급탕 열량 데이터를 확보하여 종속변수로 이용하고, 독립변수는 외기온도 위주의 model A와 다양한 기후 요소를 포함하는 model B, 그리고 기후 요소들과 휴일을 포함한 model C의 구분하여 3개의 모델에 대한 예측 성능을 실시하였다. Model A, B, C의 예측 결과로서 R2값은 0.7596, 0.7814, 0.8144이며, model C, B, A 순으로 예측성능이 우수한 것을 확인하였다.

#District Heating(지역난방) #Hot Water Demand Forecasting(급탕 수요예측) #Machine Learning(기계학습) #Deep Neural Network(심층 신경망) #Thermal Energy Storage System(열에너지 저장 시스템)

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