• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.1208-1210
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• 2015

본 논문은 실제 사무용 빌딩의 전력 사용량 빅 데이터를 이용하여 효율적인 에너지 사용 및 빌딩 에너지 수요 반응 관리를 위해 전력 사용량 기준 클러스터링을 통한 분석결과를 제시하고 분석된 클러스터링 결과를 기반으로 전력 사용량 예측모델을 설계하였다. 예측모델을 통해 도출된 전력 사용량과 실제 빌딩의 실측 데이터 사이의 오차율을 계산하여 예측모델의 타당성을 보였으며 이를 토대로 에너지 예측 사용량 기반 효율적인 수요 반응 제어 알고리즘을 제시하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.57-66
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• 2023

현재, 에너지 효율 향상으로 소비감축을 시행하는 새로운 에너지 시스템이 대두되고 있다. 이에 스마트그리드가 확산되면서 계시별 요금제가 확대되고 있다. 계시별 요금제는 계절별 / 시간별로 요금을 다르게 적용해 사용량에 따라 요금을 내는 요금제이다. 본 연구에서는 에너지 전력 사용량 데이터를 예측하기 위해, 온도/요일/시간/계절 등 외부 요인을 고려하고 시계열 예측 모델인 LSTM을 활용한다. 이러한 에너지 사용량 예측 모델을 기반으로 기기별 사용패턴을 분석하여 전력 에너지를 최대부하시간대에서 경부하시간대로 수요이전 함으로써 에너지 사용요금을 절감한다. 기기별 사용패턴을 분석하기 위해서는 시간대별로 기기의 사용량 패턴을 학습 및 분류하는 clustering 기법을 사용한다. 정리하자면, 본 연구에서는 사용자의 전력 데이터 사용량을 기반으로 사용량과 사용 요금을 예측 및 기기별 사용패턴을 분석하고 분석 기반의 맞춤형 수요이전 서비스를 제공함으로써 사용자에게 요금 절감 효과를 가져다 준다.

• 환경영향평가
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• 제24권5호
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• pp.487-498
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• 2015

기온상승과 인구 및 GDP 증가의 영향으로 인해 에너지 문제가 발생하고 있다. 이러한 문제에 대응하기 위해 에너지 수요에 대한 예측이 필요하다. 따라서 본 연구는 에너지 수요관리, 특히 전력부하를 유발하는 냉난방 에너지 수요 관리에 도움이 되고자 가정 부문 냉난방 에너지의 미래 사용량을 예측하고자 한다. 에너지 사용량을 산정하는데 있어 서비스 수요의 산출이 필요하다. 따라서 서비스 수요 산정식을 이용하여 이를 먼저 도출하고, AIM/end-use 모델을 이용하여 에너지 사용량을 산정하였다. 산정 결과 냉난방 서비스 수요는 2010년에 비해 2050년에 모두 증가하는 추세를 보였다. 하지만 에너지 사용량에서 난방은 감소하고, 냉방은 증가하는 것으로 예측되었다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권4호
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• pp.693-700
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• 2024

에너지 소비 문제가 전 세계적으로 주요한 이슈로 자리잡아 다양한 부문에서 에너지 소비 및 온실가스 배출 절감에 대한 관심이 크다. 2022년 3월 말 기준 국내 산업단지 총 면적은 606 km2로, 전체 국토면적의 약 0.6 %에 불과한다. 하지만 2018년 기준, 국내 산업단지의 연간 에너지 사용량은 국가 전체 에너지 사용량의 53.5 %, 전체 산업부문 에너지 사용량의 83.1 %를 차지하는 110,866.1천 TOE임으로 확인되었다. 더불어 국가 전체 온실가스 배출량의 45.1 %, 산업부문 온실가스 배출량의 76.8 %를 차지하여 환경에 미치고 있는 영향 또한 상당한 상황임이 확인하였다. 이러한 배경 하에 본 연구에서는 산업단지 차원의 에너지 효율화에 기여하고자, 국내 한 산업단지를 대상으로 에너지 수요 및 공급의 예측을 진행하였으며, 예측 결과값을 포함하여 에너지 모니터링을 위한 시뮬레이터 UI 화면을 설계하였다. 머신러닝 알고리즘 중 다층퍼셉트론 (Multi-Layer Perceptron; MLP)을 사용하였으며, 예측 모델의 최적화 기법으로서 베이지안 최적화 (Bayesian Optimization)를 적용하였다. 본 연구에서 구축한 예측 모델은 산업단지 내 압축공기 수요 유량의 경우는 87.90 %, 공용 공기압축기 공급 가능 유량의 경우는 99.54 %의 예측 정확도를 보였다.

• 정보통신설비학회논문지
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• 제9권3호
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• pp.107-111
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• 2010

This paper is concerned with data center remote management service for demanding forecasting and reduction of energy usage. More particularly, intelligent server rack, mounted on inside of the data center, collects information about energy usage and temperature per server. Using this information, management platform forecasts energy demand in the future and automatically makes report according green environment raw. By providing the remote management service through remote terminals, users are not tied to a time and place to control device inside the data center. In this way, the data center remote management service enhances operability of the facility.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 추계학술대회
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• pp.89-90
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• 2019

본 논문에서는, 에너지 인터넷에서 정밀한 수요반응을 위한 인공지능 알고리즘 모델을 제안한다. 제안하는 인공지능 모델은 시계열 전력사용량 데이터 처리를 위해 딥러닝 기반 long-short term memory (LSTM) 네트워크를 사용한다. 시뮬레이션 결과를 통해 제안한 시스템 모델의 전력사용량 예측 정확도를 확인하였다.

• 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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• 한국시뮬레이션학회 2005년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.77-83
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• 2005

기후변화협약에 의해 탄소세가 부과될 경우 한국의 에너지 집약 산업에 어떠한 영향을 미치며 그에 대한 대응방안이 어떻게 마련되어야 하는지에 대한 관심이 증대되고 있다. 이에 본 연구에서는 탄소세가 부과됨으로 인하여 에너지 다소비 업종인 시멘트산업의 각 에너지원별 사용량에 미치는 파급효과를 시스템 다이내믹스 방법론에 의한 시뮬레이션 모델을 이용하여 분석하였다. 시뮬레이션 모델은 환경모듈, 경제모듈, 에너지모듈로 구성하였고 모델의 예측력 검증을 위해 의태분석을 수행하였다. BAU 시나리오와 탄소세 부과 시나리오를 설정하여 각 시나리오의 총수요의 예측치, 이산화탄소 배출량의 추이, 에너지원의 사용변화를 분석하였다. 본 연구는 향후 기후변화협약의 부담이 큰 에너지 집약산업에 있어서 에너지원의 사용 및 수요를 예측하고 이를 평가하기 위한 지침을 제시할 수 있을 것으로 기대된다.

• 전기전자학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.120-126
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• 2019

최근 에너지 인터넷에서 지능형 원격검침 인프라를 이용하여 확보된 대량의 전력사용데이터를 기반으로 효과적인 전력수요 예측을 위해 다양한 기계학습기법에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 전력량 데이터와 같은 시계열 데이터에 대해 효율적으로 패턴인식을 수행하는 인공지능 네트워크인 Gated Recurrent Unit(GRU)을 기반으로 딥 러닝 모델을 제안하고, 실제 가정의 전력사용량 데이터를 토대로 예측 성능을 분석한다. 제안한 학습 모델의 예측 성능과 기존의 Long Short Term Memory (LSTM) 인공지능 네트워크 기반의 전력량 예측 성능을 비교하며, 성능평가 지표로써 Mean Squared Error (MSE), Mean Absolute Error (MAE), Forecast Skill Score, Normalized Root Mean Squared Error (RMSE), Normalized Mean Bias Error (NMBE)를 이용한다. 실험 결과에서 GRU기반의 제안한 시계열 데이터 예측 모델의 전력량 수요 예측 성능이 개선되는 것을 확인한다.

• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.7-18
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• 2017

현대사회에서 가장 중요한 에너지원 중 하나인 전력 에너지는 적절한 수요 공급 조절이 매우 중요하다. 하지만 수요 예측을 위해 필요한 전력데이터는 전력 사용자의 행위에 대한 정보가 포함 될 수 있어, 이를 분석할 경우 프라이버시 침해 문제로 이어질 수 있다. 이에 본 논문에서는 사용자의 전력 사용 정보에 회귀 분석을 적용하여 사용자의 향후 전력 사용량을 예측하되, Intel SGX가 제공하는 안전한 실행 환경 상에서 이를 수행함으로써 사용자의 전력 사용 정보를 안전하게 보호하는 방법을 제안한다. 다양한 차수의 회귀 관계식에 대한 실험을 수행하여 오차를 최소로 하는 회귀 관계식을 선정하였으며, 제안하는 방법을 이용하면 프라이버시 보호 기능을 제공하는 기존의 전력 수요 예측 방법보다 낮은 평균오차율을 보임을 확인하였다.

• 기술혁신연구
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• 제2권1호
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• pp.1-57
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• 1994

본 고는 지속적 개발 론에 입각한 적극적인 에너지수요 관리정책을 추진한다는 전제하에 2001년과 2006년의 우리 나라 가정부문 전력수요를 전망하고자 한다. 본 고는 지속적 개발 시나리오를 추정함에 있어서 기존의 계량모형보다 일종의 공학적 모형인 공정분석(process analysis)을 선호한다. 계량모형이 주로 과거 수요의 소득 및 가격 탄성 치를 바탕으로 미래의 수요를 예측하는데 비하여 공정분석모형은 기술발전에 따른 미래의 효율변화(향상)를 비교적 잘 반영할 수 있기 때문이다. 본 고는 덴마크공과대학교 Norgard 교수팀이 개발한 모형을 도입하여 분석모형(수식 (6))을 전력수요 = 기기 수 $\times$ 전력서비스$\times$ 전력집약도와 같이 설정하고 이를 사용하여 냉장고, 텔레비전, 조명 기기, 난방기기 등과 같은 전력사용 기기 별로 2001년과 2006년이 전력수요를 전망하였다. 본 고는 전력수요를 전력사용 기기의 사용용량(300리터 용량의 냉장고 등)과 사용시간을 나타내는 전력서비스와 전력 서비스당 필요 전력사용량을 나타내는 전력집약도로 나누어 구분하고 있는 모형을 이용함으로써 소득향상효과와 함께 기술발전에 따른 효율개선효과를 분석할 수 있다. 1) 생활수준 향상에 따라 전력서비스는 지금과 같이 증가한다, 2) 현실적으로 가능한 범위 내에서 전력사용 기기에 대한 최저 에너지 효율 제를 실시한다, 3) 현재 사용중인 기기 들은 원칙적으로 수명이 다한 후 고효율 기기 들로 자연 교체한다, 4) 최저 에너지 효율 제를 제외한 다른 제도 및 정책개선, 사용자의 에너지소비형태 개선에 따른 절전 잠재 량을 고려하지 않는다 등의 가정 하에 전력수요를 추정한 결과 1992년에 796 GWh(100)이었던 우리 나라 가정부문 전력수요는 2001년과 2006년에 29,237 GWh(134)와 33,118 GWh(152)로 각각 34%와 52%증가할 것으로 나타났다. 이 경우 1992년부터 2006년까지 가정용 전력수요 증가율은 연평균 3%로 추정된다. 기기의 서비스(가구수$\times$기기의 보급 율$\times$기기의 전력서비스)가 소득향상에 따라 증가하는데도 불구하고 전력수요의 증가율이 GDP(같은 기간 동안 연평균 증가율 5.7%)보다 매우 낮은 것은 기기의 대형화와 기기의 보급을 증가에 따른 전력의 추가수요가 기기의 에너지효율 개선으로 대부분 상쇄될 것이기 때문이다. 향후 10년 내에 기기에 따라 전력사용량을 25%~50%정도까지 줄일 수 있을 것으로 분석된다. 기술발전에 따른 기기의 에너지효율 개선효과는 본 고의 2006년도 가정용 전력수요의 전망치 33,118 GWh가 기존방식에 의한 한전의 전망치 61,155 GWh의 54%수준밖에 되지 않는데 서도 잘 나타나고 있다. 한편 본 고는 경제성장과 환경보존을 동시에 달성할 수 있는 지속적 개발의 실천방안으로서 에너지 수요관리를 논하고자 한다. 고효율 기기의 개발과 조기도입을 촉진시키는 에너지 수요관리 통하여 우리는 에너지효율을 대폭 개선시키며 대기오염 배출량도 대폭 줄일 수 있다. 본 고는 에너지 공급관리(공급확충)위주에서 에너지 수요관리위주로서의 에너지정책 전환은 불가피하다고 판단한다. 에너지 공급시스템보다 에너지 수요시스템위주로 전체 에너지시스템을 획기적으로 개선시키기 위해서는 최저 에너지효율제의 광범위한 실시와 함께 고효율 기기의 개발과 보급에 필요한 유인책의 도입, 고효율 기기와 에너지의 효율적 이용에 대한 정보 등이 필요시 되고 있다. 우리 나라의 경우 현재의 산업구조와 기술수준을 고려하여 에너지 효율의 기준을 미국보다 다소 낮게 설정한다면 최저 에너지효율제의 도입이 문제가 되지 않을 것으로 판단된다. 본 고는 고효율 기기의 개발과 조기도입을 지원하기 위한 가칭 대기환경보존 및 에너지 수요관리기금의 창설을 제안한다. 전력부문의 경우 기금은 1. 탄소세, 2. 전력소비에 대한 수요 관리 세의 도입 혹은 3. 한국전력공사 전력판매수입의 일정 분으로 조성될 수 있을 것으로 본다. 예를 들어 선진국들이 탄소세를 예정대로 도입한다는 전제하에 우리 나라가 2000년을 기준으로 탄소 톤당 8달러(석유 배럴 당 85센트)의 탄소세를 도입한다면 연간 7억 2,000만 달러(약5,760억 원)규모의 기금을 조성할 수 있다. 이 중 연간 2,000억 원 정도를 고효율 기기의 개발과 조기도입에 지원한다면 우리 나라 에너지 시스템 효율은 대폭 개선될 수 있을 것으로 예상된다.