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조형동 (DL이앤씨) 전태용 (DL이앤씨) 김일완 (DL이앤씨) 김원준 (DL이앤씨)
저널정보
대한설비공학회 대한설비공학회 학술발표대회논문집 대한설비공학회 2024년도 하계학술발표대회 논문집
발행연도
2024.6
수록면
937 - 944 (8page)

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공동주택 지역난방시스템 제어방식인 외기온도보상제어방식은 단순 외기온도에 따라 반비례 선형으로 공급온 도를 제어하는 방식으로 passive 성능이 강화된 최근 공동주택의 부하 사용패턴에 적합지 않다. 수요보상제어는 실제 사용량에 맞춘 에너지 공급을 통해서 낭비되는 에너지를 최소화할 수 있다. 기존 연구에서 18% 내외의 난방에너지 절감을 확인할 수 있었다. 단, 수요보상제어를 위해서는 세대 난방 사용 정보 수신이 필요하고 해당 정보의 수신을 위해 사전 조율 및 연계작업이 필요하므로 범용적으로 적용하기에 한계가 있었다.
이 한계를 극복하고자 본 연구에서는 딥러닝 기반의 난방수요 예측 모델로 2차측 공급열량, 각 세대의 원격검침, 1차측 공급열량, 밸브 개도율 등의 수치로 에너지사용 패턴을 학습한다. 학습에는 약 6주가 소요되고 완료된 후에는 약 95%의 정확도로 에너지 사용량을 예측할 수 있다. 학습된 사용량과 기상청 일기예보의 외기온도를 기준으로 n시간 뒤 에너지 사용량에 대한 예측으로 난방에너지 공급제어를 수행하게 된다. 수요예측제어시스템은 기존의 수요보상제어 운전과 동일한 효과를 기대할 수 있다.
#Outdoor temperature compensation control(외기온도보상제어) #Demand compensation control(수요보상제어) #Demand prediction control (수요예측제어)

목차

Abstract
1. 서론
2. 수요보상제어
3. 수요보상예측제어
4. 결 론
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