LSTM을 활용한 일반주택의 실내온도 예측

초록

바닥 난방 시스템을 사용하는 일반주택에서, 급격한 외부 기상상태의 변화 및 주택, 보일러 특성에 따른 열 거동 등 다양한 변수를 고려하여 실내쾌적성을 유지함과 동시에 난방 가스소비량을 최소화 하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 실내쾌적성을 유지하면서 난방 가스소비량을 최소화하기 위한 주요 기술 중 하나인 일반주택의 실내온도 예측모델을 만들고자 한다. 시간에 따른 보일러 운영정보 및 외부 기상상태 정보를 학습인자로 선정하고 LSTM 딥러닝 모델을 활용하여 학습시킨 후 RMSE, MAE를 평가지표로 선정하여 학습된 모델의 성능을 평가한다. 보일러 운영정보만 학습시킨 경우, 외부 기상정보만 학습시킨 경우, 보일러 운영정보와 외부 기상정보를 모두 학습 시킨 경우 각각 비교한 결과 보일러 운영정보와 기상정보 모두 학습시킨 결과의 예측성능이 가장 우수함을 확인하였다.