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머신러닝 기반 수소 충전소 에너지 수요 예측 모델
Machine Learning-based hydrogen charging station energy demand prediction model
- 황민우;
- 하예림;
- 박상욱
초록
수소 에너지는 높은 에너지 효율로 열과 전기를 생산하면서도 온실가스와 미세먼지 등 유해물질 배출이 없는 친환경 에너지로서, 전 세계적으로 탄소중립으로의 전환을 위한 핵심으로 주목받고 있다. 특히 스마트 수소에너지는 경제적이고 지속 가능하며, 안전한 미래 스마트 수소에너지 서비스로써 수소 에너지의 기반 시설이 디지털로 통합되어 ‘데이터’ 기반으로 안정적으로 운영되는 서비스를 의미한다. 본 논문에서는 데이터 기반 수소 충전소 수요예측 모델 구현을 위해 강원도 내 설치되어 있는 수소 충전소 3곳(춘천, 속초, 평창)을 선정, 수소 충전소의 수요공급 데이터를 확보하였고, 머신러닝 및 딥러닝 알고리즘 7개를 선정하여 총 27종 입력 데이터(기상데이터+수소 충전소 수요량)로 모델을 학습하였고, 평균 제곱근 오차(RMSE)로 모델을 평가하였다. 이를 통해 본 논문에서는 최적의 수소 에너지 수요공급을 위한 머신러닝 기반 수소 충전소 에너지 수요 예측 모델을 제안한다.
키워드
Smart hydrogen energy; carbon neutrality; energy demand forecasting; machine learning; hydrogen charging station; 스마트수소에너지; 탄소중립; 에너지 수요예측; 머신러닝; 수소 충전소
- 제목
- 머신러닝 기반 수소 충전소 에너지 수요 예측 모델
- 제목 (타언어)
- Machine Learning-based hydrogen charging station energy demand prediction model
- 저자
- 황민우; 하예림; 박상욱
- 발행일
- 2023-04
- 유형
- Y
- 저널명
- 인터넷정보학회논문지
- 권
- 24
- 호
- 2
- 페이지
- 47 ~ 56