수도시설 통합감시제어에 있어 수요예측율 향상을 위한 데이터 보정기법 연구

Abstract

본 논문에서는 수도시설 통합운영시스템의 수요예측 알고리즘에서 사용되는 인자 데이터의 검정 및 보정 기법을 연구하고 최적의 모델을 도출하기 위해 수도권광역상수도 수지정수장의 2010년도 유출유량 실적데이터를 사용해 시간대별 오차의 표준편차를 이용하여 이상치를 판정하고, 오결측이 발생하였을 때 과거의 데이터를 이용하여 이동평균, 신경망, 다항식 회귀식 등을 활용하여 오결측 데이터를 보정할 수 있도록 하였다. 시뮬레이션 결과 이상치 판정은 유출유량 실적값의 3배 표준편차를 적용했을 때 운영범위를 벗어난 데이터와 하루 동안 변하지 않은 데이터를 이상적으로 검출하고, 이에 따라 이상치로 검출된 오결측 데이터의 보정은 시간별 결측치로 다중회귀 알고리즘을 활용한 보정 기법 및 신경망 알고리즘을 활용한 보정 기법이 예측율이 높게 나타났으며, 시간별 누적 결측치로 다중회귀 알고리즘을 활용한 보정 기법 및 3일 실적 평균값을 활용한 보정 기법의 예측율이 높게 나타났다. 또한 1시간 결측시 다중회귀 보정방식이 7.503%, 실적치 데이터가 7.456%, 오결측 발생이 12.965%의 수요예측 오차가 발생함으로 본 논문에서 제시한 다중회귀 알고리즘을 활용한 보정 기법을 적용한 경우 5.462% 정도의 수요예측율을 개선하여 수도시설의 효율적 운영에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.