아파트 단지의 에너지 수요 공급 연계를 위한 딥러닝 방식 기반 태양열 집열기 예측모델 개발 및 평가 : 시뮬레이션(energyplus)과 장단기메모리(LSTM)를 중심으로 Deep learning based predictive model of solar thermal collector for energy supply and demand matching in apartment complexes : focusing on energyplus and Long Short-Term Memory원문보기
산업혁명 이후 화석연료의 지속적인 사용으로 인해 대기 중 온실가스의 농도가 증가하고 이로 인해 지구의 외기온도는 매년 상승하고 있다. 화석연료는 많은 이점을 주지만 그에 따른 대가도 분명한 자원이며, 한정적인 자원이라는 치명적인 단점을 지니고 있다. 한국에너지공단의 “2019 KEA 에너지 편람” 자료에 의하면 현재의 에너지 자원 채굴기술 수준을 감안할 때 석유와 석탄의 고갈 시기는 각각 50년, 134년으로 책정되었다. 이에 따라 국내외로 화석연료 대체 자원에 대한 관심이 급증하고 있으며, 대안으로 ...
산업혁명 이후 화석연료의 지속적인 사용으로 인해 대기 중 온실가스의 농도가 증가하고 이로 인해 지구의 외기온도는 매년 상승하고 있다. 화석연료는 많은 이점을 주지만 그에 따른 대가도 분명한 자원이며, 한정적인 자원이라는 치명적인 단점을 지니고 있다. 한국에너지공단의 “2019 KEA 에너지 편람” 자료에 의하면 현재의 에너지 자원 채굴기술 수준을 감안할 때 석유와 석탄의 고갈 시기는 각각 50년, 134년으로 책정되었다. 이에 따라 국내외로 화석연료 대체 자원에 대한 관심이 급증하고 있으며, 대안으로 신재생에너지가 각광 받고 있다. 대한민국 정부는 2008년부터 재생에너지 중심의 청정에너지 체제로 전환을 추진해왔으며, 산업통상자원부는 본 계획을 구체화하고자 2017년 12월 “재생에너지 3020 이행계획” 발표를 통해 2030년까지 신재생에너지 발전 비중 및 설비용량을 각각 20%, 63.8% 증가할 것을 목표로 두고 있다. 신재생에너지의 활용 증가는 4차 산업혁명과 높은 시너지를 보이며 국내의 경우 정부 차원에서 신재생에너지 확산을 에너지 신산업 육성 기회로 적극적으로 활용하기 위해 스마트시티를 통한 신산업 실증을 진행하고 있다. 따라서 본 연구에서는 스마트시티 실증사업이 진행되는 세종시 5-1 생활권의 에너지 공급자원 친환경화 확대를 위해 도시 에너지 자원의 수용한계를 분석하고 분석 데이터 기반 에너지 공급자원 최적 제어 및 관리 시스템이 개발을 목표로 설정하였다. 수용한계 분석을 위해 EnergyPlus 시뮬레이션을 활용하였으며, 실제 건축물을 기반으로 모델링 하여 아파트 단지의 난방 부하를 산출하였다. 공급자원의 최적 제어는 진천 친환경에너지 타운에서 실제 측정된 태양열(평판형, 진공관형)데이터를 활용하였다. 모델 개발은 LSTM(Long Short-term Memory)을 기반으로 초기모델과 최종 예측모델 구축 과정이 수행되었다. 평판형 집열량의 경우 개발된 초기모델 기반 Hidden Layer 1, Hidden Node 7, Epoch 150으로 하이퍼파라미터를 설정하였을 때, CV(RMSE) 11.2%로 높은 수준의 예측 정확성을 가진 모델이 개발되었고, 진공관형 집열량의 경우 개발된 초기모델 기반 Hidden Layer 2, Hidden Node 9, Epoch 150으로 하이퍼파라미터를 설정하였을 때, CV(RMSE) 17.4%로 가장 우수한 모델이 산출되었다. 최종 예측모델은 구축단계에서 수행된 검증의 과정을 통해 개발된 예측모델의 활용 가능성이 확인되었다. 다음으로 더 높은 예측 성능을 보인 평판형 집열량 예측모델을 통한 집열량 예측값과 시뮬레이션 결과 산출된 아파트 단지의 난방 부하의 실제 면적 대비 결과의 재계산이 수행되었으며, 최종 산출된 연간 난방 부하는 8,082,146.49kWh이며 집열량 예측값은 26,686,263.69kWh이다. 재계산된 값을 기반으로 수요-공급의 매칭(Matching)을 통한 연간 난방 부하 절감률 분석은 3가지 Case를 통해 진행되었으며, 각 분석에 대한 정보는 다음과 같다. 먼저, 연구 대상 지역인 세종시 5-1 생활권의 구축 예정인 공공주택 중 대형 아파트의 면적에서 발생될 수 있는 난방 부하의 결과값 분석인 Case 1, 개발된 태양열 집열량 예측모델 기반 산출된 집열량과 건물에서 발생한 난방 부하의 접목을 통한 에너지 절감률 분석인 Case 2, 마지막으로 Case 3 분석은 Case 2에서 버려지는 잉여 열에너지의 효율적인 활용을 위해 축열조 설치를 가정하였으며, 축열조 설치를 통한 난방 부하 절감률 분석이 진행되었다. 본 분석을 통해 각 Case별 최종 산출된 결과는 다음과 같다. Case 1의 경우 연간 난방 부하는 324,672.20kWh이며, 가장 낮은 난방 부하는 결론 1과 같이 0kWh로 산출되었다. Case 2의 경우 연간 난방 부하는 287,062.01kWh로 산출되었으며, 태양열 집열시스템을 통해 생산된 집열량을 건물에 적용하였을 때 37610.20kWh가 감소하였으며 비율로 환산 시 약 12%의 난방 부하를 절감할 수 있다. Case 3의 경우 연간 난방 부하는 229,282.03kWh 산출되었으며, Case 1 대비 95,390.2kWh의 난방 부하를 절감할 수 있었고 Case 2 대비 57,780kWh의 난방 부하를 절감할 수 있었다. 비율로 환산 시 각각 29%, 20%의 절감률이 산출되었다.
산업혁명 이후 화석연료의 지속적인 사용으로 인해 대기 중 온실가스의 농도가 증가하고 이로 인해 지구의 외기온도는 매년 상승하고 있다. 화석연료는 많은 이점을 주지만 그에 따른 대가도 분명한 자원이며, 한정적인 자원이라는 치명적인 단점을 지니고 있다. 한국에너지공단의 “2019 KEA 에너지 편람” 자료에 의하면 현재의 에너지 자원 채굴기술 수준을 감안할 때 석유와 석탄의 고갈 시기는 각각 50년, 134년으로 책정되었다. 이에 따라 국내외로 화석연료 대체 자원에 대한 관심이 급증하고 있으며, 대안으로 신재생에너지가 각광 받고 있다. 대한민국 정부는 2008년부터 재생에너지 중심의 청정에너지 체제로 전환을 추진해왔으며, 산업통상자원부는 본 계획을 구체화하고자 2017년 12월 “재생에너지 3020 이행계획” 발표를 통해 2030년까지 신재생에너지 발전 비중 및 설비용량을 각각 20%, 63.8% 증가할 것을 목표로 두고 있다. 신재생에너지의 활용 증가는 4차 산업혁명과 높은 시너지를 보이며 국내의 경우 정부 차원에서 신재생에너지 확산을 에너지 신산업 육성 기회로 적극적으로 활용하기 위해 스마트시티를 통한 신산업 실증을 진행하고 있다. 따라서 본 연구에서는 스마트시티 실증사업이 진행되는 세종시 5-1 생활권의 에너지 공급자원 친환경화 확대를 위해 도시 에너지 자원의 수용한계를 분석하고 분석 데이터 기반 에너지 공급자원 최적 제어 및 관리 시스템이 개발을 목표로 설정하였다. 수용한계 분석을 위해 EnergyPlus 시뮬레이션을 활용하였으며, 실제 건축물을 기반으로 모델링 하여 아파트 단지의 난방 부하를 산출하였다. 공급자원의 최적 제어는 진천 친환경에너지 타운에서 실제 측정된 태양열(평판형, 진공관형)데이터를 활용하였다. 모델 개발은 LSTM(Long Short-term Memory)을 기반으로 초기모델과 최종 예측모델 구축 과정이 수행되었다. 평판형 집열량의 경우 개발된 초기모델 기반 Hidden Layer 1, Hidden Node 7, Epoch 150으로 하이퍼파라미터를 설정하였을 때, CV(RMSE) 11.2%로 높은 수준의 예측 정확성을 가진 모델이 개발되었고, 진공관형 집열량의 경우 개발된 초기모델 기반 Hidden Layer 2, Hidden Node 9, Epoch 150으로 하이퍼파라미터를 설정하였을 때, CV(RMSE) 17.4%로 가장 우수한 모델이 산출되었다. 최종 예측모델은 구축단계에서 수행된 검증의 과정을 통해 개발된 예측모델의 활용 가능성이 확인되었다. 다음으로 더 높은 예측 성능을 보인 평판형 집열량 예측모델을 통한 집열량 예측값과 시뮬레이션 결과 산출된 아파트 단지의 난방 부하의 실제 면적 대비 결과의 재계산이 수행되었으며, 최종 산출된 연간 난방 부하는 8,082,146.49kWh이며 집열량 예측값은 26,686,263.69kWh이다. 재계산된 값을 기반으로 수요-공급의 매칭(Matching)을 통한 연간 난방 부하 절감률 분석은 3가지 Case를 통해 진행되었으며, 각 분석에 대한 정보는 다음과 같다. 먼저, 연구 대상 지역인 세종시 5-1 생활권의 구축 예정인 공공주택 중 대형 아파트의 면적에서 발생될 수 있는 난방 부하의 결과값 분석인 Case 1, 개발된 태양열 집열량 예측모델 기반 산출된 집열량과 건물에서 발생한 난방 부하의 접목을 통한 에너지 절감률 분석인 Case 2, 마지막으로 Case 3 분석은 Case 2에서 버려지는 잉여 열에너지의 효율적인 활용을 위해 축열조 설치를 가정하였으며, 축열조 설치를 통한 난방 부하 절감률 분석이 진행되었다. 본 분석을 통해 각 Case별 최종 산출된 결과는 다음과 같다. Case 1의 경우 연간 난방 부하는 324,672.20kWh이며, 가장 낮은 난방 부하는 결론 1과 같이 0kWh로 산출되었다. Case 2의 경우 연간 난방 부하는 287,062.01kWh로 산출되었으며, 태양열 집열시스템을 통해 생산된 집열량을 건물에 적용하였을 때 37610.20kWh가 감소하였으며 비율로 환산 시 약 12%의 난방 부하를 절감할 수 있다. Case 3의 경우 연간 난방 부하는 229,282.03kWh 산출되었으며, Case 1 대비 95,390.2kWh의 난방 부하를 절감할 수 있었고 Case 2 대비 57,780kWh의 난방 부하를 절감할 수 있었다. 비율로 환산 시 각각 29%, 20%의 절감률이 산출되었다.
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