基于XGBoost的中央制冷系统建筑制冷能耗预测模型

Younghyun Baek, Hyunchul Kang
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摘要

据国际能源署(International Energy Agency, IEA)称,2021年建筑物的运营占全世界最终能源消费的30%,占总能源部门排放量的27%。排放量的8%由建筑物直接排放,19%通过建筑物使用的电及热生产等间接排放。为了减少总能源消费量,优化建筑能源消费是必需的,为此需要开发建筑能源消费预测模型。本论文使用XGBoost技术,建立预测中央冷气系统建筑物冷气能源使用量的机器学习模型。为了验证本论文提出的模型的性能,利用实际冷气能源使用量及环境数据预测未来的冷气能源使用量,比较实际冷气能源使用量,验证预测的正确性。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
Predictive Model of Cooling Energy Consumption of Buildings with Central Cooling Systems using XGBoost
국제에너지기구(International Energy Agency, IEA)에 따르면 2021년 건물 운영은 전 세계 최종 에너지 소비의 30%라는 큰 비중을 차지하고 있고, 총 에너지 부문 배출량의 27%를 이르고 있다. 배출량의 8%는 건물에서 직접적으로 배출되고, 19%는 건물에서 사용되는 전기 및 열 생산 등으로 간접적으로 배출되고 있다. 총 에너지 소비량을 줄이기 위하여서는 건물 에너지 소비의 최적화는 필수적이며, 이를 위하여서는 건물 에너지 소비의 예측 모델의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 XGBoost 기법을 사용하여 중앙냉방시스템 건물의 냉방 에너지 사용량을 예측하는 기계학습 모델을 구축한다. 본 논문에서 제안하는 모델의 성능 검증을 위하여, 실제 냉방 에너지 사용량 및 환경 데이터를 사용하여 미래의 냉방 에너지 사용량을 예측하고, 실제 냉방 에너지 사용량을 비교하여 예측의 정확성을 검증한다.
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