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이재승 (한국지역난방공사) 임신영 (아주대학교) 오준수 (한국쌔스소프트웨어) 염봉진 (한국쌔스소프트웨어)
저널정보
대한설비공학회 대한설비공학회 학술발표대회논문집 대한설비공학회 2015년도 하계학술발표대회
발행연도
2015.6
수록면
659 - 662 (4page)

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There was a huge blackout and a national loss because of a mistake for electricity demand forecast. This increased the interest in overall demand forecast. KDHC is also carrying out the heat demand forecast but needs an accurate forecast of the heat demand by improvement. Existing key factors for the heat demand forecast are the amount of heat demand in the previous day and the outside temperature in the day. To improve the accuracy of the heat demand forecast, it is important to draw additional key factors by statistical technique. At this research, temperature differences between the day and the previous day are considered as influential additional key factor. Temperature differences between the day and the previous day, next to the amount of heat demand in the previous day and the outside temperature in the day, are highly influenced on the amount of heat demand in the day. When the temperature in the previous day is between 0 and 10℃ and drops rapidly, heat demand forecasting error increases.
#Heat demand(열수요) #Heat supply(열공급) #Forecast(예측) #Regression analysis(회귀분석) #Time series analysis(시계열분석)

목차

Abstract
1. 서론
2. 연구방법
3. 연구결과 및 고찰
4. 결론
참고문헌

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