• 제목/요약/키워드: City Gas Daily Demand

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도시가스 일일수요의 단기예측 (Short-Term Forecasting of City Gas Daily Demand)

  • 박진수;김윤배;정철우
    • 대한산업공학회지
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    • 제39권4호
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    • pp.247-252
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    • 2013
  • Korea gas corporation (KOGAS) is responsible for the whole sale of natural gas in the domestic market. It is important to forecast the daily demand of city gas for supply and demand control, and delivery management. Since there is the autoregressive characteristic in the daily gas demand, we introduce a modified autoregressive model as the first step. The daily gas demand also has a close connection with the outdoor temperature. Accordingly, our second proposed model is a temperature-based model. Those two models, however, do not meet the requirement for forecasting performances. To produce acceptable forecasting performances, we develop a weighted average model which compounds the autoregressive model and the temperature model. To examine our proposed methods, the forecasting results are provided. We confirm that our method can forecast the daily city gas demand accurately with reasonable performances.

선별적 샘플링을 이용한 국내 도시가스 일별 수요예측 절차 개발 (Forecasting Daily Demand of Domestic City Gas with Selective Sampling)

  • 이근철;한정희
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제16권10호
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    • pp.6860-6868
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    • 2015
  • 본 연구에서는 국내 도시가스 일일 수요 예측에 대한 문제를 다룬다. 정확한 일일 수요 예측은 안정적인 도시가스의 수급을 위해서 필수적인 사항으로 실제 가스 공급기관의 일상 업무에 해당한다. 본 연구에서는 수요예측 방법을 고안하기 위하여 일일 도시가스 수요 시계열에 대한 데이터 분석을 수행하였으며, 예측일 수요에 영향을 주는 주요한 요인으로 직전일 수요, 기온, 요일 등을 파악하였다. 본 연구에서는 이러한 요인들을 고려한 회귀 모형과 국내 도시가스 수요 특성에 맞는 선별적 샘플링 절차를 제안하였다. 제안 모형과 선별적 샘플링 절차로 구성된 예측 방법의 성능 검증을 위하여 실제 도시가스 수요에 대한 예측을 수행하였다. 문헌에 소개된 기존 방법과 예측 성능을 비교한 결과, 본 연구에서 제안한 방법의 평균절대백분율오차는 약 2.22%로서 개선 비율은 대략 7%에 해당한다.

외재적 변수를 이용한 딥러닝 예측 기반의 도시가스 인수량 예측 (Deep Learning Forecast model for City-Gas Acceptance Using Extranoues variable)

  • 김지현;김지은;박상준;박운학
    • 한국가스학회지
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    • 제23권5호
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    • pp.52-58
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    • 2019
  • 본 연구에서는 국내 도시가스 인수량에 대한 예측 모델을 개발하였다. 국내의 도시가스 회사는 KOGAS에 차년도 수요를 예측하여 보고해야 하므로 도시가스 인수량 예측은 도시가스 회사에 중요한 사안이다. 도시가스 사용량에 영향을 미치는 요인은 용도구분에 따라 다소 상이하나, 인수량 데이터는 용도별 구분이 어렵기 때문에 특정 용도에 관계없이 영향을 주는 요인으로 외기온도를 고려하여 모델개발을 실시하였다.실험 및 검증은 JB주식회사의 2008년부터 2018년까지 총 11년 치 도시가스 인수량 데이터를 사용하였으며, 전통적인 시계열 분석 중 하나인 ARIMA(Auto-Regressive Integrated Moving Average)와 딥러닝 기법인 LSTM(Long Short-Term Memory)을 이용하여 각각 예측 모델을 구축하고 두 방법의 단점을 최소화하기 위하여 다양한 앙상블(Ensemble) 기법을 사용하였다. 본 연구에서 제안한 일별 예측의 오차율 절댓값 평균은 Ensemble LSTM 기준 0.48%, 월별 예측의 오차율 절댓값 평균은 2.46%, 1년 예측의 오차율 절댓값 평균은 5.24%임을 확인하였다.

비용편익 분석에 기초한 공동구의 경제적 타당성 평가 (Economic Feasibility of Common Utility Tunnel based on Cost-Benefit Analysis)

  • 강영구;최익창
    • 한국안전학회지
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    • 제30권5호
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    • pp.29-36
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    • 2015
  • Common utility tunnel is essential to the daily lives of people underground utilities (electricity, gas and supply facilities such as water, communication facilities, sewer facilities, etc.) to improve the appearance by co-acceptance and disaster prevention, important for the conservation of the city's population was concentrated road construction the city-based facilities. There is recognition of the importance of the various supply treatment facilities in common utility tunnel as infrastructure to accommodate joint according to the city expanded, the demand for infrastructure. In this paper, a cost-benefit analysis using a one-time occurrence, without simply relying on cost or current cost, project manager for the city-dimensional feasibility study conducted, the user level of the maintenance costs and user costs, including social costs items from various angles can be investigated and proposed a mechanism of economic feasibility common utility tunnel. Evaluation of the proposed technique is cost-benefit and cost caused by installing common utility tunnel the existing pipeline area - was investigated by the benefit analysis, extended and repeated common utility tunnel installation depends much affected by the excavation, so users of reducing the number of repeat excavation convenience can be seen that this occurs.