• 제목/요약/키워드: 열수요

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기계학습 모델을 활용한 일일 최대 전력 수요 분석 (Daily maximum power demand analysis using machine learning model)

  • 이태호;김민우;이병준;김경태;윤희용
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제60차 하계학술대회논문집 27권2호
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    • pp.157-158
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    • 2019
  • 발전소 관리의 단기 전력 수요에 대한 정확한 예측은 전력 시스템의 안전하고 효율적인 작동을 보장하는데 필수적이다. 따라서 본 연구는 가우스 커널 함수 네트워크 (GKFNs)의 심층 구조를 이용하여 일일 최대 전력 수요를 예측하는 새로운 방법을 제시한다. 제안 된 GKFN의 깊이 구조는 표준 GKFN에 비해 예측 정확도를 향상시킨다. 한국의 일일 최대 전력 수요를 예측하기위한 시뮬레이션은 제안 된 예측 모델이 GKFN 모델, k-NN 및 SVR과 같은 다른 예측 모델에 비해 예측 성능에 이점이 있음을 보여준다. GKFN의 제안된 심층 구조는 시계열 예측 및 회귀 문제의 다양한 문제에 적용될 수 있다.

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비선형 예측모형을 활용한 모듈러주택 시장전망 (Prospecting the Market of the Modular Housing Using the Nonlinear Forecasting Models)

  • 박남천;김균태;김인무;김석종
    • 한국건축시공학회지
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    • 제14권6호
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    • pp.631-637
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    • 2014
  • 최근 모듈러주택 시장은 주거시설 뿐만 아니라 업무시설등에 적용되면서 시장영역이 확대되고 있다. 해외 선진국의 경우 성숙단계로 접어들고 있으며, 국내의 경우 시장이 형성되어 있지 않기 때문에 중 장기 시장 전망을 위한 추세 파악에 어려움이 있다. 이에 본 연구는 시계열 분석을 기반으로 비선형 예측모형을 활용하여 국내 모듈러주택의 시장수요를 전망하였다. 모듈러주택 시장수요 전망은 신규 주택 건설에 대한 수요량 추정 결과를 기반으로 주택 공급량을 파악하고 주택공급량의 일부를 모듈러주택 수요로 가정하여 시나리오분석을 하였으며, 비선형 예측모형을 활용하여 모듈러주택 시장 전망을 하였다.

산업단지 내 CHP Hybrid System 최적화 모델에 관한 연구 (Optimization Process Models of Gas Combined Cycle CHP Using Renewable Energy Hybrid System in Industrial Complex)

  • 오광민;김래현
    • 에너지공학
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    • 제28권3호
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    • pp.65-79
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    • 2019
  • 본 연구는 산업단지 내 Gas Combined Cycle CHP와 연계 가능한 신재생에너지원을 조합하여 최적의 설비용량을 산정하고자 하였다. 특히 2013~2016년도 에너지사용계획 협의 대상 산업단지 중 집단에너지 공급대상 지역지정 연료사용량 요건은 연간 3.8만 TOE로 미달되지만, 열밀도가 $92.6Gcal/km^2{\cdot}h$로 높은 세종첨단일반산업단지를 연구 대상으로 하였다. 그리고 신재생에너지 Hybrid System 경제성 분석 프로그램인 HOMER Pro를 이용하여 연료전지와 태양광발전을 연계한 FC-PV Hybrid CHP System의 최적화 운영 모델에 대해 분석하였다. 또 CHP의 주 공급 에너지원인 열에너지에 있어, 열수요량 뿐만 아니라 우점 업종에 대한 열수요 패턴을 분석하여 연구의 신뢰도를 높이고자 하였으며, 경제성 분석을 추가하여 상대적 편익을 비교하고자 하였다. 연구 결과, 신규 조성 중인 세종첨단일반산업단지의 전체 간접열 수요는 연간 378,282 Gcal이며, 이중 제지업종이 연간 293,754 Gcal인 약 77.7%를 우점하고 있었다. 산업단지 전체 간접열 수요에 대해 단일 Combined Cycle CHP의 최적 설비용량은 30,000 kW로, 이때 열생산은 CHP가 275,707 Gcal, 72.8 %를 분담하고, 첨두부하보일러 PLB가 103,240 Gcal, 27.2 %를 분담하는 것으로 분석되었다. 그리고 CHP와 연료전지, 태양광 조합에서는 최적 설비용량이 각 30,000 kW, 5,000 kW, 1,980 kW이며, 이때 열생산은 Combined Cycle CHP가 275,940 Gcal, 72.8%, 연료전지가 12,390 Gcal, 3.3%, PLB가 90,620 Gcal, 23.9%를 분담하였다. 여기서 CHP 용량이 감소하지 않은 것은, CHP 용량 감소에 따른 부족한 열 생산량에 대해 PLB의 과다한 운전이 요구되는 경제적이지 못한 대안이 도출되었기 때문이었다. 한편 우점 업종인 제지업종의 간접열 수요에 대해서는 Combined Cycle CHP, 연료전지, 태양광 조합의 최적 설비용량은 25,000 kW, 5,000 kW, 2,000 kW로, 이때 열생산은 CHP 225,053 Gcal, 76.5%, 연료전지 11,215 Gcal, 3.8%, PLB가 58,012 Gcal, 19.7%를 분담하는 것으로 분석되었다. 그러나, 현행 전력시장 및 가스시장에서의 경제성 분석결과는 모두 투자비 회수가 불가능한 것으로 확인 되었다. 다만, 우점 업종인 제지 업종만을 대상으로 CHP와 연료전지, 태양광을 조합한 CHP Hybrid System이 단일 CHP System에 대해 연간 약 93억원의 경영여건을 개선시킬 수 있음을 확인하였다.

韓國統計의 現況과 將來 - 統計와 電算

  • 박성현
    • Journal of the Korean Statistical Society
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    • 제10권
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    • pp.81-82
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    • 1981
  • 허문열 박사에 의하여 분류된 EDP의 3단계에 대하여 전적으로 동감하며, 우리나라가 현재 초기단계를 벗어나 성장단계에 접어들고 있는 것도 사실이라고 하겠다. 또한 조만간 (5-6년후)에 성숙단계에 접어들기 시작하면 컴퓨터에 의하여 처리되는 통계 package의 사용이 급증하고 이를 다룰 줄 아는 통계인의 수요가 매우 크리라고 믿어진다. 통계를 다루는 학자 또는 실무자들은 사회에서 요구하는 통계서비스(statistical consulting service)를 할 수 있는 것이 바람직하고, 우리의 역할을 다 할 수 있도록 우리 스스로를 준비시켜야 할 것이다. 사회에 통계를 보급시키고 통계의 활용을 더욱 촉진시키기 위하여 다음의 몇가지를 제안하는 바이다. 이들은 또한 허문열 박사의 주제논문에서도 암시되고 있는 방향이라고도 하겠다.

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계절성 ARIMA 모형을 이용한 항공화물 수요예측: 인천국제공항발 유럽항공노선을 중심으로 (Forecasting the Air Cargo Demand With Seasonal ARIMA Model: Focusing on ICN to EU Route)

  • 민경창;전영인;하헌구
    • 대한교통학회지
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    • 제31권3호
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    • pp.3-18
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    • 2013
  • 본 연구는 2000년 1사분기부터 2010년 4사분기 까지 인천국제공항에서 출발하여 유럽내 모든공항에 도착한 항공화물의 시계열 자료를 바탕으로 SARIMA 모형을 활용, 수요예측 모형을 구축하였다. 또한 SARIMA 모형을 활용하여 구축한 예측모형을 기존에 주로 활용되어진 ARIMA 모형과 그 예측정확성을 비교 분석함으로써 SARIMA 모형의 정확성을 확인하였다. 현재 국내교통수요를 예측하는 부문에 있어서 SARIMA 모형을 활용한 경우는 극히 드물다. 또한 공항의 총 여객수요나 화물량이 아닌 항공노선의 수요예측에 관한 연구 역시 찾아보기 힘들다. 이러한 상황 하에서, SARIMA 모형을 활용하여 인천국제공항 발 유럽노선의 항공화물 수요를 예측한 본 연구는 상당히 큰 의미가 있다고 생각된다.

인공신경회로망을 이용한 BESS의 부하 예측 기법에 관한 연구 (Study on load forecasting for battergy energy storage system using Artificial Neural Network)

  • 박향아;김슬기;조경희;김응상
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2015년도 제46회 하계학술대회
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    • pp.621-622
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    • 2015
  • 최근 늘어나는 전력 수요에 따라, 세계적으로 전력에너지 절감을 통한 수요자원 확보 및 활용을 위한 부하 예측의 중요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는, 수요관리용 전지전력저장시스템을 효율적으로 운영하고 계획하는데 필수적인 부하예측의 정확성을 높이기 위하여 이동평균법, 지수가중이동평균법, 최소자승법, 인공신경망 방법을 적용하였다. 시계열 데이터인 부하 데이터를 분석하여 최대부하일, 근무일, 토요일, 공휴일로 분류하였고, 각각의 방법으로 예측한 부하를 적용시켜 전기요금 절감을 목표로 하는 전지전력저장시스템의 최적 충 방전 운전계획을 세웠으며, 이를 이용하여 산출된 전기요금과 실제 전기요금을 비교 분석하였다.

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임시·일용직 증가 현상의 원인 - 수요 측면을 중심으로 - (The Cause of Increase in the Temporary In Korea: Labor Demand Approach)

  • 김용성
    • 노동경제논집
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    • 제31권1호
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    • pp.1-27
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    • 2008
  • 본 연구는 최근 노동시장의 특정인 임시 일용직 증가의 원인을 분석하였다. 임시 일용직 증가 원인으로 기업의 수익성, 시장 변동성, 근로자의 자질에 대한 불확실성 측면에서 살펴보았다. 결과에 따르면 제조업의 경우 기업의 수익성과 건설업과 도소매업은 상품수요의 변동성과 관련이 깊은 것으로 나타났다. 한편 1990년대 이후 증가한 교육의 양적 팽창이 질적 향상을 수반하지 못한 결과 근로자의 자질에 대한 불확실성을 증가시키면서 기업은 상용직보다 임시 일용직을 선호하게 되었을 가능성도 간접적으로 확인되었다.

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카오스 퍼지 알고리즘을 이용한 전력수요량 예측시스템 설계 (A Design on Supplied Forecasting System of Electrical Power using Chaos Fuzzy Algorithm)

  • 추연규;이채동;김봉기;이광석;김현덕
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국해양정보통신학회 2005년도 추계종합학술대회
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    • pp.697-700
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    • 2005
  • 최근들어 전력의 안정적인 공급과 계통의 안정한 운용 등을 위해서 신뢰성 높은 전력수요예측의 필요성이 점차 증가하고 있다. 본 논문에서는 기존에 제시된 예측시스템보다 정확도가 높은 전력수요예측을 위해 카오스 이론과 퍼지 보산 알고리즘을 이용하여 전력수요량 예측시스템을 제안한다. 최대수요 전력 시계열 데이터를 수집하여 카오스 성질을 분석하여 이를 바탕으로 퍼지 알고리즘을 적용한 전력수요량 예측 시스템을 구성하고, 이 시스템을 통하여 얻어진 결과와 실제 데이터를 비교함으로서 시스템의 성능을 평가한다.

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LSTM을 활용한 컨테이너 물동량 예측 (Forecasting Container Throughput with Long Short Term Memory)

  • 임상섭
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
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    • pp.617-618
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    • 2020
  • 우리나라의 지리적인 여건상 대륙과 연결되지 않기 때문에 해상운송에 절대적으로 의존하고 있다. 해상운송에 있어 항만시설의 확보가 필요하며 대외무역의존도가 높은 우리나라의 경우 더욱 중요한 역할을 한다. 항만시설은 장기적인 항만수요예측을 통해 대규모 인프라투자를 결정하며 단기적인 예측은 항만운영의 효율성을 개선하고 항만의 경쟁력을 제고하는데 기여하므로 예측의 정확성을 높이기 위해 많은 노력이 필요하다. 본 논문에서는 딥러닝 모델 중에 하나인 LSTM(Long Short Term Memory)을 적용하여 우리나라 주요항만의 컨테이너 물동량 단기예측을 수행하여 선행연구들에서 주류를 이뤘던 ARIMA류의 시계열모델과 비교하여 예측성능을 평가할 것이다. 본 논문은 학문적으로 항만수요예측에 관한 새로운 예측모델을 제시하였다는 측면에서 의미가 있으며 실무적으로 항만수요예측에 대한 정확성을 개선하여 항만투자의사결정에 과학적인 근거로서 활용이 가능할 것으로 기대된다.

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열중량 분석법을 이용한 Deasphalted Oil의 열분해 특성 분석 (Study on the Pyrolysis Kinetics of Deasphalted Oil Using Thermogravimetric Analysis)

  • 신상철;이정무;이기봉;전상구;나정걸;노남선
    • Korean Chemical Engineering Research
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    • 제50권3호
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    • pp.391-397
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    • 2012
  • 기존 경질 원유 자원의 매장량 고갈과 중국, 인도 등 개발도상국에서의 에너지 수요가 급증하면서 원유 자원의 공급이 수요를 감당하지 못하는 상황이 벌어지고 있고, 따라서 상대적으로 활용도가 낮았던 중질유를 효율적으로 이용하는 방안이 대두되고 있다. 중질유를 활용하기 위해서는 경질화 과정을 거쳐야하는데, 특히 공정이 단순하고 경제적인 열분해 기술이 적합하다고 할 수 있겠다. 본 연구에서는 중질유의 열분해 특성 분석의 기초 자료를 얻기 위해 중질유에서 아스팔텐이 제거된 deasphalted oil(DAO)의 열분해 실험을 수행하였다. DAO는 solvent deasphalting 공정을 통하여 얻어지며 주로 탄소수가 20~40인 물질들로 이루어져 있는데, DAO의 열분해 반응 속도론적 분석 결과와 비교 분석하기 위해 DAO의 평균 탄소수를 갖는 탄소수 30의 단일 물질들($C_{30}H_{62}$, $C_{30}H_{58}O_4S$, $C_{30}H_{63}O_3P$)을 선택하여 추가적인 열분해 실험을 수행하였다. 열분해 실험에서는 열중량 분석기를 이용하여 비등온 열분해 방법(10, 50, $100^{\circ}C$/min)으로 실험을 진행하였고, 열분해 반응을 분석하는 방법으로는 가장 기초적인 Arrhenius 방법을 비롯하여 Ingraham and Marrier 방법, Coats and Redfern 방법, Ozawa-Flynn-Wall 방법을 이용하였다. Arrhenius, Ingraham and Marrier, Coats and Redfern 방법으로 계산된 DAO의 열분해 반응 평균 활성화에너지 값은 72~99 kJ/mol이었다. 그리고 Ozawa-Flynn-Wall 방법으로 분석된 활성화에너지에서는 전환율의 증가에 따라 DAO의 경우 그 상승 폭이 단일 물질들에 비해 크게 나타났다.