기계학습 기법을 적용한 건물에너지 소비량 예측 시뮬레이터 실증연구
An Empirical Study of Building Energy Consumption Prediction Simulator Using Machine Learning Techniques
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초록
최근, 새로운 건물은 BEMS(Building Energy Management System)시스템을 통해 에너지관리를 하고 있다. BEMS 시스템은 주로 운전 조건, 에너지 사용 등을 수집·시각화 할 수 있지만 수집한 건물에너지 관련 데이터를 효과적으로 활용하고 분석하는 능력이 부족하다. 데이터를 활용해 건물에너지 소비량, 수요예측 등 성과를 내기 위해서는 시스템 연계를 통한 데이터 확보에 문제가 없어야 하고, 정확한 분석을 위해 많은 양의 데이터를 확보해야 한다. 본 논문에서는 데이터를 수집하면서 실시간으로 예측하는 방법을 제시한다. 시뮬레이션 프로그램은 데이터 입력변수의 이력 데이터를 검증하고 기상청의 데이터를 연구해 소비패턴을 분석하고 주기적으로 시스템에 의해 업데이트할 수 있도록 하였다. 실시간 예측의 정확도를 높임으로써, 수요 예측의 오류를 최소화하고 변동성에 대한 대응 속도를 높이도록 하였다.
Abstract
Recently, a new building has been conducting energy management through the Building Energy Management System (BEMS) system. Although BEMS systems can mainly collect and visualize operating conditions and energy use, they lack the ability to effectively utilize and analyze collected building energy-related data. In order to achieve results such as building energy consumption and demand forecasting by utilizing data, there should be no problem in securing data through system linkage, and a large amount of data should be secured for accurate analysis. In this paper, we present a method for predicting data in real time while collecting it. Simulation programs validate historical data of data inputs and study data from the Korea Meteorological Administration to analyze consumption patterns and periodically update them by the system. By increasing the accuracy of real-time forecasting, we minimize errors in demand forecasting and speed up response to variability.
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