XGBoost를 이용한 중앙냉방시스템 건물의 냉방 에너지 소비량 예측 모델

백영현; 강현철

doi:10.5626/KTCP.2023.29.9.418

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자료유형: 학술저널

저자정보: 백영현 (인천대학교) 강현철 (인천대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제29권 제9호

발행연도: 2023.9

수록면: 418 - 426 (9page)

DOI: 10.5626/KTCP.2023.29.9.418

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국제에너지기구(International Energy Agency, IEA)에 따르면 2021년 건물 운영은 전 세계 최종 에너지 소비의 30%라는 큰 비중을 차지하고 있고, 총 에너지 부문 배출량의 27%를 이르고 있다. 배출량의 8%는 건물에서 직접적으로 배출되고, 19%는 건물에서 사용되는 전기 및 열 생산 등으로 간접적으로 배출되고 있다. 총 에너지 소비량을 줄이기 위하여서는 건물 에너지 소비의 최적화는 필수적이며, 이를 위하여서는 건물 에너지 소비의 예측 모델의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 XGBoost 기법을 사용하여 중앙냉방시스템 건물의 냉방 에너지 사용량을 예측하는 기계학습 모델을 구축한다. 본 논문에서 제안하는 모델의 성능 검증을 위하여, 실제 냉방 에너지 사용량 및 환경 데이터를 사용하여 미래의 냉방 에너지 사용량을 예측하고, 실제 냉방 에너지 사용량을 비교하여 예측의 정확성을 검증한다.

#에너지 소비량 #건물 에너지 #기계학습 #예측 #energy consumption #XGBoost #building energy #machine learning #prediction

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