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특정 지역의 고객을 대상으로 열을 공급하는 지역난방 서비스의 안정적인 운영을 위해서는 단기간의 미래 수요를 보다 정확하게 예측하고, 효율적인 방법으로 생산 및 공급하는 것이 무엇보다 중요하다. 그러나 열 소비에 영향을 미치는 요소가 매우 다양할 뿐만 아니라 개별 소비자 및 지역적 특성에 따라 소비 형태가 달라지기 때문에 일반적인 상황에도 적용될 수 있는 범용적 열 수요 예측 모형을 개발하는 것은 매우 어렵다. 따라서 본 연구에서는 실시간으로 확보할 수 있는 제한적인 정보만을 바탕으로 딥러닝 기법을 활용한 수요예측 모형을 개발하고자 한다. 해당 지역의 외기온도와 날짜로만 구성된 과거 데이터를 입력 변수로 하여 텐서플로의 인공신경망을 학습시키는 방법으로 수요 예측 모형을 개발하였다. 기존의 회귀분석 기법을 통해 예측된 수요의 정확도와의 비교를 통해 제안된 모델의 성능을 평가하였다. 본 연구의 열 수요 예측 모델은 단기적 수요 예측을 위해 실시간으로 확보할 수 있는 제한적인 변수만으로도 수요 예측의 정확도를 높일 수 있음을 보였다. 나아가 개별 지역에서는 지역적 특수성을 추가하여 수요 예측 정확도를 높이는 데 활용할 수 있을 것이다.
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Ahmad, T. / 2018 / A comprehensive overview on the data driven and large scale based approaches for forecasting of building energy demand: A review / Energy and Buildings 165:301~320
Dotzauer, E. / 2002 / Simple model for prediction of loads in district-heating systems / Applied Energy 73(3-4):277~284
Fang, T. / 2016 / Evaluation of a multiple linear regression model and SARIMA model in forecasting heat demand for district heating system / Applied Energy 179:544~552
Hippert, H. S. / 2001 / Neural networks for short-term load forecasting : A review and evaluation / IEEE Transactions on Power Systems 16(1):44~55
Idowu, S. / 2016 / Applied machine learning : Forecasting heat load in district heating system / Energy and Buildings 133:478~488
Dotzauer, E. / 2002 / Simple model for prediction of loads in district-heating systems / Applied Energy 73(3-4):277~284
Fang, T. / 2016 / Evaluation of a multiple linear regression model and SARIMA model in forecasting heat demand for district heating system / Applied Energy 179:544~552
Hippert, H. S. / 2001 / Neural networks for short-term load forecasting : A review and evaluation / IEEE Transactions on Power Systems 16(1):44~55
Idowu, S. / 2016 / Applied machine learning : Forecasting heat load in district heating system / Energy and Buildings 133:478~488
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