본 연구에서는 지역난방시스템 열수요 예측의 정확도 향상을 위하여 판교지역을 대상으로 지역난방 수요예측 주요인자 중 열수요 실적을 기존의 열원시설 열공급정보 대신 변경된 사용자시설 열판매정보로 적용하여 혹한기를 포함한 5개월 동안의 수요를 예측하고 실적값을 기준으로 기존 방식과 정확도를 비교하였다. 열수요가 피크를 이루는 혹한기 1주일(2018.01.08.~01.14) 동안 실적값을 기준으로 기존 및 변경방식 예측값의 시간대별 차이를 비교한 결과 상대오차가 7%에서 3%로 감소되었으며, 2017년 10월부터 2018년 2월까지 5개월에 걸친 일일 누적 열수요에 있어서도 실적값 대비 기존 및 변경 방식 예측값의 상대오차는 각각 9%와 4%로 변경방식의 상대오차가 감소하였다. 또한, 열수요 특성이 차별화되는 주말의 경우에도 예측값의 상대오차는 기존 방식 10%에서 변경 방식 5%로 일관성 있게 감소함을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 지역난방시스템 열수요 예측의 정확도 향상을 위하여 판교지역을 대상으로 지역난방 수요예측 주요인자 중 열수요 실적을 기존의 열원시설 열공급정보 대신 변경된 사용자시설 열판매정보로 적용하여 혹한기를 포함한 5개월 동안의 수요를 예측하고 실적값을 기준으로 기존 방식과 정확도를 비교하였다. 열수요가 피크를 이루는 혹한기 1주일(2018.01.08.~01.14) 동안 실적값을 기준으로 기존 및 변경방식 예측값의 시간대별 차이를 비교한 결과 상대오차가 7%에서 3%로 감소되었으며, 2017년 10월부터 2018년 2월까지 5개월에 걸친 일일 누적 열수요에 있어서도 실적값 대비 기존 및 변경 방식 예측값의 상대오차는 각각 9%와 4%로 변경방식의 상대오차가 감소하였다. 또한, 열수요 특성이 차별화되는 주말의 경우에도 예측값의 상대오차는 기존 방식 10%에서 변경 방식 5%로 일관성 있게 감소함을 확인할 수 있었다.
In this study, to improve the accuracy of forecast of heat demand in the district heating system, this study applied heat demand performance among the main factors of district heating demand forecast in Pankyo area as the heat sales information of the user facility instead of existing heat source fa...
In this study, to improve the accuracy of forecast of heat demand in the district heating system, this study applied heat demand performance among the main factors of district heating demand forecast in Pankyo area as the heat sales information of the user facility instead of existing heat source facility heat supply information, and compared the existing method with the accuracy based on the actual value. As a result of comparing the difference of the forecasts values of the existing and changed methods based on the performance values over the one week (2018.01.08 ~ 01.14) during the hot water peak, the relative error decreased from 7% to 3% The relative error between the existing and revised forecasts was 9% and 4%, respectively, for the five-month cumulative heat demand from February to February 2018, Also, in case of the weekend where the demand of heat is differentiated, the relative error of the forecasts value is consistently reduced from 10% to 5%.
In this study, to improve the accuracy of forecast of heat demand in the district heating system, this study applied heat demand performance among the main factors of district heating demand forecast in Pankyo area as the heat sales information of the user facility instead of existing heat source facility heat supply information, and compared the existing method with the accuracy based on the actual value. As a result of comparing the difference of the forecasts values of the existing and changed methods based on the performance values over the one week (2018.01.08 ~ 01.14) during the hot water peak, the relative error decreased from 7% to 3% The relative error between the existing and revised forecasts was 9% and 4%, respectively, for the five-month cumulative heat demand from February to February 2018, Also, in case of the weekend where the demand of heat is differentiated, the relative error of the forecasts value is consistently reduced from 10% to 5%.
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문제 정의
4와 같이 LTE망을(Long Term Evolution) 이용하는 무선모뎀 사용방식으로 변경되어 전체 사용량 검침시간 단축(30분이내) 및통신 에러율 감소(100회시0∼1회)를 통한 데이터 신뢰도가 높아져 한 시간 및 일일 누적 단위의 열수요실적값에 열판매정보를 활용할 수 있게 되었다. 따라서, 본 연구에서는 기존방식의 문제점 해결을 통한 예측 정확도를 향상하고자 변경된 사용자시설 열판매정보를 지역난방 수요예측프로그램에 적용시켜 2017년 10월부터 2018년 2월까지 판교지역의 열수요를 예측하였다.
따라서, 본 연구에서는 지역난방 수요예측 주요인자 중 기상조건과 계절별 및 요일별 부하패턴은 그대로 유지한 채 열수요 실적을 기존의 열원시설 열공급정보 대신 원격검침시스템 변경에 따른 사용자시설 열판매정보로 적용하여 열수요 예측의 정확도를 향상시키고자 한다.
본 연구에서는 열원시설 열공급정보 대신 사용자시설 열판매정보를 고려하여 지역난방 수요예측의 정확도 향상을 시도하였다. 기상조건과 계절별 및 요일별 부하패턴을 그대로 유지한 채 원격검침시스템의 변경에 따라 최단 10분 간격으로 수집되는 사용자시설의 열판매자료를 적용하여 주택 및 업무시설의 지역난방 부하가 균형을 이루는 판교지역을 대상으로 혹한기를 포함한 5개월 동안의 수요를 예측하고 실적값을 기준으로 기존 방식과 정확도를 비교 고찰하였다.
그러나, 각 지사마다 공급지역내 사용자 용도별 비율의 차이로 지역별 열수요 특성의 차이가 존재한다. 본연구에서는 그 중에서 주택 및 업무시설의 지역난방 부하가 균형을 이뤄 주중과 주말로 열수요 특성이 명확하게 구분되는 경기도 성남의 판교지역(한국지역난방공사 판교지사)을 선정하여 열공급정보 기준의 지역난방 열수요 예측결과값과 열판매정보 기준의 예측 결과값을 비교 분석하고자 한다.
제안 방법
본 연구에서는 열원시설 열공급정보 대신 사용자시설 열판매정보를 고려하여 지역난방 수요예측의 정확도 향상을 시도하였다. 기상조건과 계절별 및 요일별 부하패턴을 그대로 유지한 채 원격검침시스템의 변경에 따라 최단 10분 간격으로 수집되는 사용자시설의 열판매자료를 적용하여 주택 및 업무시설의 지역난방 부하가 균형을 이루는 판교지역을 대상으로 혹한기를 포함한 5개월 동안의 수요를 예측하고 실적값을 기준으로 기존 방식과 정확도를 비교 고찰하였다. 연구를 통하여 얻은 핵심결과 및 결론은 다음과 같다.
열수요는 백종관 등(5)의 연구에서 제시한 기상조건인 외기온도의 영향을 가장 많이 받는 것이 일반적인 내용이지만, 열사용자 용도별 구성비에 따른 열소비 패턴(6)과도 아주 밀접한 관계가 있다 할 수 있다. 따라서 이와 같은 열수요 특성에 대한 것을 증명하기 위해 판교지역 지역난방 열수요에 대하여 2015부터 2016년까지 2년간의 요일별 일일 열수요 평균 실적을 조사하여 Fig. 2에 나타내 보았다. 주중 열수요는 요일별로 유사한 실적을 보인 반면, 주말은 주중보다 급감하였다.
본 연구에서는 수요 예측 결과를 시간대별(εt), 계절별/월별(εm), 요일별(εw)로 구분하여 기존 및 변경 방식의 상대오차에 대하여 비교하였다.
예측 정확도를 알아보기 위해 혹한기 1주일(2018.01.08.∼01.14)의 시간대별 열수요 실적값 및 5개월(2017.10월∼2018.2월)에 걸친 일일 누적 열수요 실적값을 기준으로 기존 및 변경 방식에 의해 산정한 예측값과의 상대오차를 비교 분석하였다.
이상과 같이 기존의 지역난방 수요 예측 방법에 대하여 구체적으로 알아보았다. 기존의 예측 방법은 예측시 필수주요인자인 과거 열수요 실적값에 열원시설의 열생산량을 기준으로 지역 열공급량 및 지역난방공사 지사간 이동한연계열량 등이 가감 정산된 열공급정보를 적용함으로써 수요자 중심이 아닌 공급자 중심의 예측이 이루어져 연계열량값 변화 및 오류발생 영향 등에 따라 열공급정보의 왜곡현상 발생시 예측 정확도가 낮아질 수 있는 문제점을 가지고 있다.
회귀모형을 이용하여 예측한 일일 누적 열수요값을 계절별 열수요 특성 및 특수일 열수요 패턴을 고려하여 보정을 실시한다. 보정한 일일 누적 열수요값에 시간대별 열수요비율을 곱해 최종적으로 예측일의 열수요값을 산정한다.
대상 데이터
본 연구는 2017년 10월부터 2018년 2월까지 5개월의 기간동안 경기도 성남시 판교지역의 열수요를 대상으로, 한국지역난방공사 판교지사의 열수요 자료 및 열수요 예측프로그램을 이용하여 기존 열원시설 열공급정보 적용 열수요 예측값과 변경된 사용자시설 열판매정보 적용 열수요 예측값을 산정하였다. 예측 정확도를 알아보기 위해 혹한기 1주일(2018.
성능/효과
1. 열수요가 피크를 이루는 혹한기 1주일(2018. 01.08∼01.14) 동안 실적값을 기준으로 기존 및 변경 방식 예측값의 시간대별 차이를 비교한 결과 상대오차가 7%에서 3%로 크게 향상되었다.
2. 2017년 10월부터 2018년 2월까지 일일 누적 열수요에 있어서도 실적값 대비 기존 및 변경 방식 예측값의 상대오차는 각각 9%와 4%로서 시간대별 수요예측과 유사한 수준의 차이를 보였다. 열수요 특성이 차별화되는 주말의 경우에도 예측값의 상대오차는 10%에서 5%로 일관성 있게 감소하였다.
14) 동안의 기존 열원시설 열공급정보기준의 시간대별 열수요 예측 결과를 그래프로 표현한 것이며, 그래프에 표기된 시간대별 예측 및 실적 열수요값은 1주일 동안 일별 동일 시간대의 열수요 평균값을 나타낸 것이다. 기존방식의 시간대별 열수요 예측 상대오차 결과는 Table 1에서 살펴볼 수 있는 것처럼 난방성수기인 혹한기에 약 7%로 나타났다.
변경된 사용자시설 열판매정보를 적용하여 예측한 5개월(2017년10월∼2018년2월) 동안의 판교지역 지역난방 일일 누적 열수요에 대한 결과를 Table 4에 나타내었다. 변경된 방식의 5개월간 일일 누적 열수요 상대오차 결과는 약 4%로 기존방식 대비 상대오차가 약 5%p 감소되었다.
6은 기존의 열공급정보기준 예측과 동일한 기간동안의 시간대별 결과를 그래프로 표현한 것이다. 변경된 방식의 시간대별 열수요 예측 상대오차 결과는 Table 2에서 살펴보는 바와 같이 약 3%로 나타남에 따라, 이는 기존 방식의 상대오차 약 7% 대비 정확도가 향상되었음을 알 수있다.
변경된 방식의 요일별 열수요 예측 상대오차 결과는 Table 6에서 살펴볼 수 있는 것처럼 주중과 주말로 나누어 상대오차를 비교한 결과 주중은 약 4%, 주말은 약 5%로 주말의 상대오차가 약 1%p 높게 나타났으며, 기존방식 대비 주중 약 4%p, 주말 약 5%p 감소되었음을 알 수 있다.
본 연구를 통해 열수요 실적에 열공급정보보다 열판매정보를 적용하면 수요 예측 정확도가 보다 향상될 수 있다는 것을 확인할 수 있었다. 특히, 시간대별 예측결과 비교시 혹한기임에도 상대오차가 약 4%p나 감소되었으며, 5개월동안 일일 누적 열수요 및 열수요 특성이 차별화되는 주말의 경우에도 상대오차가 감소됨을 확인할 수 있었다.
특히, 시간대별 예측결과 비교시 혹한기임에도 상대오차가 약 4%p나 감소되었으며, 5개월동안 일일 누적 열수요 및 열수요 특성이 차별화되는 주말의 경우에도 상대오차가 감소됨을 확인할 수 있었다. 이러한 연구결과는 지역난방 수요 예측 정확도가 기존 방식보다 변경된 원격검침시스템에 따라 정확하게 집계되는 수요자 중심의 실제 열판매정보로부터 더 많은 영향을 받을 수 있다는 것을 알 수 있다.
주중 열수요는 요일별로 유사한 실적을 보인 반면, 주말은 주중보다 급감하였다. 정량적으로는 주말의 열수요가 주중보다 약 35%가 감소되었는데, 이것은 판교지역내 40%를 차지하는 업무용 시설의 주말 지역난방 미사용 영향이 큰 것으로 파악되었다. 이와 같은 사유로 본 연구대상 지역은 주택용 시설이 80% 이상을 차지해 요일별 열수요 특성이 유사한 기존의 타 지역 지역난방 열수요 예측에 대한연구(4,5)와는 차별성을 제시할 수 있다.
기존 방식의 요일별 열수요 예측 상대오차 결과는 Table 5에서 살펴볼 수 있는 것처럼 목요일이 약 7%로 가장 낮았으며, 토요일이 약 10%로 가장 높게 나타났다. 주중과 주말로 나누어 비교 시 주중은 약 8%, 주말은 약 10%로 주말의 상대오차가 약 2%p 높게 나타났다.
본 연구를 통해 열수요 실적에 열공급정보보다 열판매정보를 적용하면 수요 예측 정확도가 보다 향상될 수 있다는 것을 확인할 수 있었다. 특히, 시간대별 예측결과 비교시 혹한기임에도 상대오차가 약 4%p나 감소되었으며, 5개월동안 일일 누적 열수요 및 열수요 특성이 차별화되는 주말의 경우에도 상대오차가 감소됨을 확인할 수 있었다. 이러한 연구결과는 지역난방 수요 예측 정확도가 기존 방식보다 변경된 원격검침시스템에 따라 정확하게 집계되는 수요자 중심의 실제 열판매정보로부터 더 많은 영향을 받을 수 있다는 것을 알 수 있다.
후속연구
3. 지역난방 수요예측은 열원설비의 효율적 운영 및 수익성과 직결되므로 본 연구에서 다룬 사용자시설 열판매정보를 포함하여 예측의 정확도와 관련된 주요 영향 요소들에 대한 체계적인 연구가 필요하다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
한국지역난방공사의 각 지사마다 지역별 열수요 특성의 차이가 존재하는 이유는 무엇인가?
대한민국에는 전국적으로 18개의 한국지역난방공사 지사가 있다. 그러나, 각 지사마다 공급지역내 사용자 용도별 비율의 차이로 지역별 열수요 특성의 차이가 존재한다. 본연구에서는 그 중에서 주택 및 업무시설의 지역난방 부하가 균형을 이뤄 주중과 주말로 열수요 특성이 명확하게 구분되는 경기도 성남의 판교지역(한국지역난방공사 판교지사)을 선정하여 열공급정보 기준의 지역난방 열수요 예측결과값과 열판매정보 기준의 예측 결과값을 비교 분석하고자 한다.
지역난방 시스템을 적절히 활용할 경우 예상되는 기대효과는 무엇인가?
지역난방 시스템은 열병합발전, 첨두부하 보일러, 소각로등을 이용하여 열과 전기를 생산하고 수요처로 열수송망을 통해 온수를 공급하거나 배전망을 통해 전력을 공급하는 시스템을 의미한다(1). 지역난방 시스템을 적절히 활용할 경우 2차 에너지 생산을 위한 1차 에너지의 절감 및 온실가스 배출량 절감이 가능하여 탈산소 사회 구현이 가능하다(2).
지역난방 시스템은 무엇인가?
지역난방 시스템은 열병합발전, 첨두부하 보일러, 소각로등을 이용하여 열과 전기를 생산하고 수요처로 열수송망을 통해 온수를 공급하거나 배전망을 통해 전력을 공급하는 시스템을 의미한다(1). 지역난방 시스템을 적절히 활용할 경우 2차 에너지 생산을 위한 1차 에너지의 절감 및 온실가스 배출량 절감이 가능하여 탈산소 사회 구현이 가능하다(2).
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