열 수요 예측 논문 리뷰 : "열판매정보를고려한지역난방수요예측의정확도향상"

 

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Abstract

본 연구에서는 지역난방시스템 열 수요예측의 정확도 향상을 위하여 판교지역을 대상으로 지역난방 수요 예측 주요 인자 중 열 수요실적을 기존의 열원시설 열공급정보 대신 변경된 사용자 시설 열 판매정보로 적용하여 혹한기를 포함한 5개월 동안의 수요를 예측하고 실적값을 기준으로 기존방식과 정확도를 비교하였다. 열 수요가 피크를 이루는 혹한기 1주일 (2018.01.08.∼01.14)동안 실적값을 기준으로 기존 및 변경방식 예측값의 시간대 별 차이를 비교한 결과 상대오차가 7%에서 3%로 감소되었으며, 2017년 10월부터 2018년 2월까지 5개월에 걸친 일일 누적 열 수요에 있어서도 실적값 대비 기존 및 변경방식 예측값의 상대오차는각각 9%와 4%로 변경방식의 상대오차가 감소하였다. 또한, 열 수요 특성이 차별화되는 주말의 경우에도 예측값의 상대오차는 기존방식 10%에서 변경방식 5%로 일관성 있게 감소함을 확인할 수 있었다.

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Introduction

지역난방시스템 : 열병합발전, 첨두부하보일러, 소각로 등을 이용하여 열과 전기를 생산하고 수요처로 열 수송망을 통해 온수를 공급하거나 배전망을 통해 전력을 공급하는 시스템

전기 에너지의 경우 한국 전력 거래소에서 수요 예측을 진행하여 생산 지시를 각 발전소로 하달, 발전소는 주어진 생산량을 생산하는 반면, 열 에너지는 지역 난방 자체적으로 수요 예측하고 생산하여 판매

경제적인 열 에너지 생산 계획 수립 및 운용을 위해서는 열 수요를 얼마나 정확하게 예측하여 생산하고 공급할지에 대한 문제가 매우 중요

본 연구에서는 지역난방 수요 예측 주요 인자 중 기상 조건과 계절별 및 요일별 부하 패턴은 그대로 유지한 채 열 수요 실적을 기존의 열원시설 열 공급정보 대신 원격 검침 시스템 변경에 따른 사용자 시설 열 판매 정보로 적용하여 열 수요 예측의 정확도를 향상 시키고자 한다.

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Background

 

예측 정확도를 알아보기 위해 혹한기 1주일의 시간대별 열 수요 실적 값 및 5개월에 걸친 일일 누적 열 수요 실적값을 기준으로 기존 및 변경 방식에 의해 산정한 예측값과의 상대오차를 비교 분석

 

지역 난방 수요 예측

연구대상 지역

18개의 지사가 있으나 각 지사마다 공급 지역 내 사용자 용도별 비율의 차이로 지역별 열 수요 특성의 차이가 존재한다. 기상 조건인 외기온도의 영향을 가장 많이 받는 것이 일반적인 내용이지만, 열 사용자 용도별 구성비에 따른 열 소비 패턴과도 아주 밀접한 관계가 있다.

기존의 수요 예측

일일 누적 열 수요 예측 값을 산출 후 시간대별 열수요 비율이 구해지면 이 두 값을 곱해 열 수요 예측값이 산정되도록 프로그래밍 되어 있음

일일 누적 열 수요 값은 회귀 모형을 사용하여 예측

회귀 모형을 이용하여 예측한 일일 누적 열 수요 값을 계절별 열 수요 특성 및 특수일 열 수요 패턴을 고려하여 보정을 실시하고 보정한 일일 누적 열 수요 값에 시간대별 열수요 비율을 곱해 최종적으로 예측일의 열 수요 값을 산정

p는 D일의 누적 열 수요 값을 기준으로 t시간대 열 수요의 비율을 나타내며, 가중치 w는 계절별로 과거 시간대별 열 수요 패턴 및 전일 시간대별 열 수요 패턴을 분석하여 결정된 값으로 한다.

과거 열 수요 실적값에 열원시설의 열 생산량을 기준으로 지역 열 공급량 및 지역난방공사 지사간 이동한 연계열량 등이 가감 정산된 열공급 정보를 적용함으로써 수요자 중심이 아닌 공급자 중심의 예측이 이루어져 연계 열량값 변화 및 오류 발생 영향 등에 따라 열공급정보의 왜곡현상 발생시 예측 정확도가 낮아질 수 있는 문제점을 가지고 있다.

열 판매 정보를 고려한 수요 예측

열 판매 정보는 공급 지역 사용자 전체의 열 사용량 검침 실적을 총괄 취합한 값

기존에는 열 사용량 검침시 PSTN 유선 모뎀 사용으로 전체 열 사용량의 검침시간이 5시간 이상 소요, 통신 100회시 10번의 높은 에러율 발생하여 LTE망을 이용하는 무선 모뎀으로 변경되어 전체 사용량 검침시간 단축 및 통신 에러율 감소를 통한 데이터 신뢰도가 높아져 한 시간 및 일일 누적 단위의 열 수요 실적 값에 열 판매정보를 활용할 수 있게 되었다.

본 연구에서는 기존 방식의 문제점 해결을 통한 예측 정확도를 향상하고자 변경된 사용자 시설 열 판매 정보를 지역난방 수요 예측 프로그램에 적용시켜 열 수요를 예측

시간대별 열 수요 예측 결과

기존 방식의 시간대별 열 수요 예측 상대오차 결과는 난방 성수기인 혹한기에 약 7%

변경된 방식의 시간대별 열 수요 예측 상대오차 결과는 3%로 정확도가 향상

일일 누적 열 수요 예측 결과

기존 방식의 5개월간 일일 누적 열 수요 상대오차 결과는 9%로 나타났다.

변경된 사용자 시설 열 판매 정보를 적용하여 예측한 5개월 동안의 일일 누적 열 수요 상대오차 결과는 4%로 기존 방식 대비 상대오차가 약 5%p 감소

요일별 누적 열 수요 예측 결과

주중과 주말로 나누어 상대오차를 비교한 결과 주중은 약 4%, 주말은 약 5%로 주말의 상대오차가 약 1%p 높게, 기존 방식 대비 주중 약 4%p, 주말 약 5%p 감소되었음을 알 수 있다.

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Results

열 공급 정보보다 열 판매 정보를 적용하면 수요 예측 정확도가 보다 향상될 수 있다.

시간대별 예측 결과 비교시 혹한기임에도 상대오차가 약 4%나 감소되었으며, 5개월 동안 일일 누적 열 수요 및 열 수요 특성이 차별화되는 주말의 경우에도 상대오차가 감소됨을 확인할 수 있었다.

1. 열 수요가 피크를 이루는 혹한기 1주일 동안 실적값을 기준으로 기존 및 변경방식 예측

값의 시간대별 차이를 비교한 결과 상대오차가 7%에서 3%로크게향상되었다.

2. 2017년 10월~2018년 2월까지 일일 누적 열수요에 있어서도 실적 값 대비 기존 및 변경방식 예측값의 상대 오차는 각각 9%와 4%로서 시간대별 수요 예측과 유사한 수준의 차이를 보였다. 열 수요 특성이 차별화되는 주말의 경우에도 예측값의 상대오차는 10%에서 5%로 일관

성있게 감소하였다.

3. 지역 난방 수요 예측은 열원 설비의 효율적 운영 및 수익 성과 직결되므로 본 연구에서 다룬 사용자 시설 열 판매정보를 포함하여 예측의 정확도와 관련된 주요 영향 요소들에 대한체계적인 연구가 필요하다