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Forecasting Building Energy Demand in Seoul Under Different Climate and Development Scenarios using LSTM : 기후변화 및 도시발전 시나리오를 활용한 LSTM 모형 기반 서울시 건물 에너지 수요 장기 예측 연구

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dc.contributor.advisorJige Quan-
dc.contributor.author박지연-
dc.date.accessioned2024-05-31T18:02:03Z-
dc.date.available2024-05-31T18:02:03Z-
dc.date.issued2023-
dc.identifier.other000000174451-
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10371/204038-
dc.identifier.urihttps://dcollection.snu.ac.kr/common/orgView/000000174451ko_KR
dc.description학위논문(석사) -- 서울대학교대학원 : 환경대학원 환경계획학과, 2023. 2. Jige Quan.-
dc.description.abstractAlongside the rising global consensus to take more proactive measures to tackle climate change, Seoul Metropolitan Government (SMG) pledged 2050 carbon neutrality and submitted the Climate Action Plan to C40 in 2021. As 74.8% of the total Greenhouse gas emission from Seoul accounts for the building sector, meeting this goal heavily depends on cutting down building energy consumption by designing an energy-efficient urban environment. However, no investigation has been made to examine whether the current highest-level statutory plan of Seoul, <2030 Seoul Plan>, aligns with the 2050 carbon neutrality goal. Against such a backdrop, this research was conducted to forecast Seouls building energy consumption in the years 2030 and 2050 as an attempt to provide an evaluation of the 2050 carbon neutrality goal. For the prediction, Long Short-term Memory (LSTM) networks were constructed using historical data from 2010 to 2019. In order to account for the inherently uncertain nature of the future, the scenario analysis method was used in the forecasting process. Four scenario combinations were applied to forecast building energy consumption in 2030, considering two climate change scenarios, two socioeconomic scenarios, and a baseline urban development scenario based on the 2030 Seoul Plan. For forecasting in 2050, twelve scenario combinations were employed, replacing the baseline urban development scenario with three different urban development assumptions. The results showed that the LSTM models accurately depicted the residential and commercial building energy consumption patterns, with acceptable CV(RMSE) values of less than 15%. The LSTM models also outperformed traditional statistical method, ARIMA, in predicting future energy consumption in the building sector. The results of the energy consumption forecast indicated that by 2050, the electricity consumption in the residential sector would range from 14,049,562 MWh to 14,462,569 MWh. The most significant factors affecting residential building energy consumption are socioeconomic conditions, followed by urban form and climate. In the commercial sector, the forecast of electricity consumption by 2050 ranges from 25,808,064 MWh to 28,024,238 MWh. The most significant factor affecting commercial energy consumption is urban development, followed by socioeconomic conditions. Scaling up urban forests is expected to reduce commercial energy consumption by 10.9 to 12.2%. The evaluation results of the 2050 carbon neutrality goal indicate that none of the 12 scenarios come close to reaching the 2030 interim target or achieving the 2050 goal of carbon neutrality. Nevertheless, the study found that energy transition measures, combined with increased urban forests, can significantly cut down building sector carbon emissions.-
dc.description.abstract기후 위기에 대한 적극적 대응의 필요성이 국제적 합의로 확산되는 가운데, 서울시는 2050 탄소 중립을 선언하고 2021년 C40에 기후 행동계획을 제출했다. 2020년 기준 서울시 총 온실가스 배출량의 74.8%가 건물 부문에서 발생한 만큼, 본 목표를 달성하기 위해서는 에너지 효율적인 도시환경 설계를 통해 건물 에너지 소비를 절감하는 것이 필수적이다. 그럼에도 불구하고, 현 서울시 최고 수준 법정계획인 <2030 서울플랜>이 서울시가 제시한 2050 탄소중립 목표에 부합하는지에 관한 연구는 부재한 실정이다. 이러한 배경하에 본 연구는 2050 탄소 중립 목표에 대한 평가를 목적으로 2030년 및 2050년 서울의 건물 에너지 소비량을 예측하였다. 이를 위해 2010년부터 2019년까지의 과거 데이터를 사용하여 LSTM (Long Short-Term Memory) 딥러닝 예측 모형을 구축하였으며, 미래 환경의 불확실성을 고려하고자 시나리오 분석 방법을 활용하였다. 2030년 건물 에너지 소비량 예측에 있어서는 <2030 서울플랜>을 참고한 기본 도시개발 시나리오 1개, 기후변화 시나리오 2개, 사회경제 시나리오 2개로 구성된 시나리오 조합 총 4개를 적용하였다. 2050년 미래 에너지 소비량을 예측에 있어서는 기본 도시개발 시나리오를 3개의 도시개발 가정으로 대체하여, 총 12개의 시나리오 조합을 사용하였다. LSTM 모형 구축 결과, 연구에서 사용한 모형의 CV(RMSE) 값은 오차범위 이내로, 현재 건물 부문의 에너지 소비행태를 적절히 반영하고 있었다. 또한 구축된 LSTM 모형의 에너지 소비 예측 정확도는 전통적인 통계 방법인 ARIMA의 예측 정확도를 상회하였다. 에너지 소비 예측 결과에 따르면, 2050년까지 주거용 건물 부문의 전력 소비량은 14,049,562MWh에서 14,462,569MWh까지 증가할 것으로 보인다. 주거용 건물 에너지 소비에 영향을 미치는 가장 중요한 요인은 사회경제적 환경이며, 다음으로 도시 형태와 기후인 것으로 분석되었다. 상업용 건물의 전력 소비량은 25,808,064MWh에서 28,024,238MWh 사이로 예측되었다. 상업 부문의 에너지 소비에 영향을 미치는 가장 중요한 요소는 도시 개발 요소였으며, 다음으로 사회 경제적 환경이었다. 도시 숲 확대는 상업용 건물 에너지 소비를 10.9 ~ 12.2% 절감하는 효과가 있는 것으로 나타났다. 2050 탄소중립 목표를 평가한 결과, 성공적으로 에너지 전환을 이루었다는 가정하에조차 2050 탄소중립 목표를 달성할 수 있는 시나리오는 없는 것으로 나타났다. 그럼에도 불구하고, 본 연구는 에너지 전환을 통해 극적인 탄소 배출량 감축을 이룰 수 있으며, 또한 도시 숲 확대 대책과 에너지 전환을 결합 시 건물 에너지 소비 감축 효과가 강화된다는 점을 입증하였다.-
dc.description.tableofcontentsI. INTRODUCTION 1
1. Research Background 1
2. Motivation 2
3. Research Aims 3
4. Data and Methodology 4
II. LITERATURE REVIEW 7
1. Explanatory Study on Building Energy Consumption 7
1) Climatic Influence 7
2) Socioeconomic Determinants 8
3) Urban form and Land Use Factors 8
2. Prediction of Building Energy Consumption 9
1) Prediction Scale 9
2) Dependent and Independent Variables 10
3) Prediction Methods 11
3. Summary of Literature Review 13
III. DATA 14
1. Research Range 14
1) Study Scope 14
2) Unit of Analysis 15
2. Choice of Variables 16
1) Data Availability 16
2) Choice of Independent Variables 18
3. Historical Data Collection 21
4. Future Data Generation 23
1) Climate Change Scenarios 24
2) Socioeconomic Shifts 28
3) Urban Development Scenarios 33
IV. METHODOLOGY 37
1. Long Short-term Memory Neural Networks 37
1) Data Preparation 39
2) Hyperparameter tuning 39
3) Handling Randomness 41
4) Prediction Accuracy Evaluation 41
2. Autoregressive Moving Average (ARIMA) 42
3. Scenario Analysis 44
1) Scenarios by the year 2030 44
2) Scenarios by the year 2050 45
V. RESULTS AND DISCUSSIONS 46
1. LSTM construction results 46
2. Prediction Performance Comparison with ARIMA 48
3. Building Energy Consumption Forecasting Results 54
1) Residential Electricity Consumption Forecasting Results 55
2) Commercial Electricity Consumption Forecasting Results 56
3) Aggregated Total Building Electricity Consumption 58
4. Evaluation of the 2050 Carbon Neutrality Goal 59
VI. CONCLUSION AND LIMITATIONS 64
APPENDIX 68
ABSTRACT IN KOREAN 91
BIBLIOGRAPHY 93
ACKNOWLEDGEMENTS 96
-
dc.format.extentviii, 96-
dc.language.isoeng-
dc.publisher서울대학교 대학원-
dc.subjectBuilding Energy Prediction-
dc.subjectDeep Learning-
dc.subjectLSTM-
dc.subject2050 Carbon Neutrality-
dc.subjectScenario Analysis-
dc.subject.ddc711-
dc.titleForecasting Building Energy Demand in Seoul Under Different Climate and Development Scenarios using LSTM-
dc.title.alternative기후변화 및 도시발전 시나리오를 활용한 LSTM 모형 기반 서울시 건물 에너지 수요 장기 예측 연구-
dc.typeThesis-
dc.typeDissertation-
dc.contributor.AlternativeAuthorJiyeon Park-
dc.contributor.department환경대학원 환경계획학과-
dc.description.degree석사-
dc.date.awarded2023-02-
dc.contributor.major도시 및 지역계획학 전공-
dc.identifier.uciI804:11032-000000174451-
dc.identifier.holdings000000000049▲000000000056▲000000174451▲-
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