| 초록 |
최근 지역난방(地域暖房, district heating)을 사용하는 인구가 지속적으로 증가함에 따라 경제적으로 최적화된 열공급 체계를 갖추는 것이 시급한 과제가 되고 있다. 따라서 광역에너지 통합관리 시스템의 필요성이 대두되고 있는데, 이 중 열수요 예측은 최적화를 수행하기위한 기본 단계라고 할 수 있다. 본 연구에서는 광역에너지 공급시스템을 운영하는 지역난방공사의 G지사 열공급량 패턴을 2007년도 기상청에서 발표한 기상 자료와 G지사의 열공급 실적 자료를 사용하여, 이들의 상관관계를 이루는 요인을 분석하였다. 특정 지역의 열수요량을 열공급량과 같다고 가정했을 때, 계절별로는 동절기에 집중적으로 열수요가 발생하고, 하루 중에는 시간대별 외기 기온과 열수요량과는 밀접한 관계를 보였으나, 요일에 따른 열수요량 변화는 없는 것으로 나타났다. 이와 같은 분석 결과를 바탕으로 G지사의 열수요를 예측하는 시스템을현재부터 과거 일정 간격의 외기온도와 열공급 실적 및 현재 시간을입력 자료들로 사용하여 열수요를 예측하는 Feed-forward Neural Network 모델을 구성하였다. 개발된 예측 모델을 사용하여 예측된 2008년도 G지사 열수요와 실제 열공급 실적을 비교한 결과 만족할 만한 결과를 얻을 수 있었다. 개발된 열수요 예측 모델을 사용하여 광역에너지 통합관리 시스템의 최적화에 응용이 가능할 것으로 기대된다. |
