【브레이크뉴스 대구】이성현 기자=한국가스공사가 기상 빅데이터와 천연가스 데이터를 결합한 수요예측 모델을 고도화하며 데이터 기반 에너지 관리 체계를 강화했다.
 ▲ 한국가스공사 본사전경 ©한국가스공사 |
한국가스공사는 기상청과 협력해 기상·기후 빅데이터와 자사 천연가스 데이터를 융합한 ‘도시가스 수요예측 모델’을 고도화하고, 이를 기반으로 안정적인 에너지 수급 관리와 과학적 의사결정 체계를 구축했다고 밝혔다.
이번 모델 개발은 기상청이 주관한 ‘맞춤형 기상기후 빅데이터 서비스 기반 구축’ 사업의 일환으로 추진됐다. 최근 기후변화로 에너지 수요 변동성이 확대됨에 따라, 보다 정밀한 수요 예측을 통한 공급 안정성 확보 필요성이 커진 데 따른 것이다.
고도화된 모델은 기온, 습도, 풍속 등 다양한 기상 요인을 분석해 도시가스 수요를 예측하는 방식으로, 수요 급증 또는 급감 가능성을 사전에 파악할 수 있도록 설계됐다. 이를 통해 공급 운영과 정책 결정의 신뢰도를 높일 수 있을 것으로 기대된다.
특히 가스공사는 지역본부별 정압관리소 위치와 기상청 관측 지점을 연계하는 매핑 작업과 함께 머신러닝 기반 예측 프로세스를 적용해 시간대별 도시가스 수요량을 산출하도록 했다. 현장 인프라와 기상 데이터를 직접 연결함으로써 예측 정확도와 실무 활용성을 동시에 높였다는 설명이다.
가스공사는 해당 모델을 LNG 재고 관리와 연계해 비용 절감에도 활용할 계획이다. 아울러 국민 체감형 서비스 확대를 위해 난방 수요를 직관적으로 확인할 수 있는 ‘난방지수’ 개발도 추진한다.
가스공사 관계자는 “기후변화로 인한 에너지 수요 변동성을 정밀하게 예측해 안정적인 천연가스 공급을 유지하는 것이 중요하다”며 “기상청과의 협력을 바탕으로 데이터 기반 예측 역량을 강화해 국민 편익 증진에 기여하겠다”고 말했다.
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Korea Gas Corporation Enhances ‘City Gas Demand Forecasting Model’ Using Weather Big Data… Strengthening Energy Supply Stability
Korea Gas Corporation has strengthened its data-driven energy management system by enhancing a demand forecasting model that combines weather big data with natural gas data.
Korea Gas Corporation announced that it has advanced its ‘City Gas Demand Forecasting Model’—which fuses weather and climate big data with its own natural gas data—in cooperation with the Korea Meteorological Administration (KMA). Based on this, the company has established a system for stable energy supply management and scientific decision-making.
This model development was pursued as part of the ‘Establishment of a Customized Weather and Climate Big Data Service Infrastructure’ project led by the KMA. This initiative stems from the growing need to secure supply stability through more precise demand forecasting, as energy demand volatility has recently increased due to climate change.
The advanced model predicts city gas demand by analyzing various weather factors, such as temperature, humidity, and wind speed. It is designed to identify potential surging or plummeting demand in advance. This is expected to enhance the reliability of supply operations and policy decisions.
Korea Gas Corporation Enhances ‘City Gas Demand Forecasting Model’ Using Weather Big Data In particular, KOGAS has implemented a system to calculate hourly city gas demand by applying a machine learning-based prediction process, along with mapping the locations of pressure regulating stations at each regional headquarters with observation points from the Korea Meteorological Administration. The company explained that by directly linking field infrastructure with meteorological data, it has simultaneously enhanced prediction accuracy and practical applicability.
KOGAS plans to utilize this model for cost reduction by linking it with LNG inventory management. Furthermore, to expand services that are tangible to the public, it is pursuing the development of a "Heating Index" that allows users to intuitively check heating demand.
A KOGAS official stated, "It is crucial to maintain a stable supply of natural gas by precisely predicting energy demand variability caused by climate change," adding, "Based on cooperation with the Korea Meteorological Administration, we will strengthen our data-driven prediction capabilities to contribute to enhancing public convenience."
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