• 전력 및 천연가스 수요의 30년 후 시간별 예측을 위한 새로운 하이브리드 XGBoost-Prophet 프레임워크가 개발되었습니다. • 이 모델은 기후 변화와 함께 인구 감소 시나리오를 명시적으로 통합하여 중요한 연구 공백을 해결합니다. • SHAP 분석을 통해 해석 가능성을 보장하고 핵심 동인 및 복잡한 비선형적 특성 상호작용을 밝혀냅니다. • 경미한 기후 온난화조차도 냉방 수요 증가로 인해 인구 감소가 전력 소비에 미치는 수요 감소 효과를 상쇄할 수 있습니다. • 미래 시나리오에서 전력과 천연가스 수요 궤적 간의 구조적 괴리가 밝혀졌습니다. • 생성된 고해상도 부하 프로파일은 재생에너지 투자의 위험을 완화하고 다중 에너지 시스템을 최적화하기 위한 핵심 도구입니다. 난방 중심의 한랭 기후 지역에서 효과적인 에너지 시스템을 계획하려면 정확한 고해상도(시간별) 장기 에너지 수요 예측이 필수적입니다. 그러나 기존 연구의 공백에는 수십 년 단위의 장기 예측을 위한 첨단 머신러닝 기법의 체계적 평가, 인구 감소의 명시적 모델링, 통합 전력 및 열(천연가스) 수요의 동시 예측 등이 포함됩니다. 본 연구는 대표적인 한랭 기후 지역에서 30년에 걸친 시간별 전력 및 천연가스 수요를 예측하는 새로운 하이브리드 프레임워크를 개발하여 이러한 공백을 해소합니다. 이 프레임워크는 시간별 예측에 XGBoost를, 연간 추세 보정에 Prophet을 활용합니다. SHAP 분석을 통해 모델의 투명성을 확보했습니다. 연구 결과, 전력과 천연가스에 대해 각각 0.91 및 0.87의 R² 값을 나타내며 높은 모델 일반화 가능성을 입증했습니다. 주요 발견 중 하나는 경미한 기후 온난화라도 냉방 수요 증가로 인해 인구 감소에 따른 전력 소비 감소 효과를 상쇄할 수 있다는 점입니다. 나아가 구조적 괴리도 나타났는데, 심각한 기후 온난화가 천연가스에 미치는 수요 억제 효과는 장기적으로 급격한 인구 감소만큼 강력해질 수 있습니다. 이는 기후적, 인구통계학적, 경제적 동인 간의 심오한 상호작용을 강조합니다. 생성된 시간별 부하 프로파일은 통합 에너지 시스템 계획 수립, 재생에너지 투자 위험 완화, 지속 가능한 미래 에너지로의 전환 최적화를 위한 해석 가능하고 필수적인 도구를 제공합니다.
Sharbati et al. (Sun,)이 이 질문을 연구했습니다.