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저자정보
송상화 (인천대학교) 이재승 (한국지역난방공사)
저널정보
대한설비공학회 대한설비공학회 학술발표대회논문집 대한설비공학회 2018년도 하계학술발표대회 논문집
발행연도
2018.6
수록면
701 - 704 (4page)

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Heat demand forecasting is to predict short-term or long-term heat demands within a predetermined heat demand area. In order to efficiently operate the district heating system, it is necessary to establish an optimal heat supply plan to predict and supply heat demand precisely and the heat demand forecasting has been actively studied. The previous study on the prediction of heat demand has been based on the characteristics of outdoor air temperature, weather, and heat demand history with regression analysis and neural network approaches. However, As deep learning techniques are widely applied to the data analysis field, this study examines the applicability of deep learning model to the heat demand forecasting. In this study, we examined the deep learning model for short-term heat demand forecasting. The deep learning based heat demand forecasting with the actual heat demand history are analyzed and the results show that the model gives a better prediction model in some heat demand areas than the conventional regression and neural network model. If sufficient data are secured in the future, it is expected that accuracy will be improved.
#DHC (District Heating & # Cooling) #CHP (Combined Heat and Power) #Forecating #Planning #Optimization

목차

Abstract
1. 서론
2. 열 수요 예측 시스템 구성
3. 결론
References

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