파리협정은 195개국 선진국과 개발도상국 모두가 온실가스 감축에 동참하기로 한 최초의 세계적 기후합의다. 이에 따라 신재생 에너지 보급 확대와 에너지 사용효율 개선 및 전환 에너지에 대한 중요성이 점차 부각되고 있다. IEA는 에너지 사용 효율 개선이 경제력을 향상하고 온실가스 배출을 감소시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있음에도 불구하고, 에너지 소비로 인해 2018년 최저 수준을 기록했다고 발표했다. 이는 에너지의 사용 효율개선이 전 산업적으로 해결해야할 과제이며, 문제 해결의 방법이 될 수 있음을 의미한다. 농림어업부분에서 사용한 최종에너지 중 전환에너지 이용 비중은 2010년에 27%였는데. 2019년에는 51.6%로 10년 사이에 24.6%p나 증가하였다. 전기나 열에너지와 같은 전환에너지 소비비중의 증가폭이 농림어업부분에서 다른 수요부분보다 크게 나타나는 것이다.
최근 스마트팜 기술의 보급으로 다양한 작물들을 시설하우스를 활용하여 재배가 이루어지고 있다. 시설하우스를 통해 연중 작물 재배가 가능하고, 최적의 성장 환경을 제어할 수 있으므로 생산성과 품질을 향상 시킬 수 있다. 그러나 시설하우스의 환경 제어를 위해 상당량의 전기 에너지가 요구되며, 이는 작물재배를 위해 필요한 예산 중에 많은 비중을 차지하고 있다. 탄소중립, 신재생 에너지, 에너지 전환 등이 사회적으로 해결해야할 문제로 인식 받게 되고, 농업 또한 에너지절감 또는 신재생에너지의 도입에 대한 요구가 증대되고 있다. 효율적인 에너지 사용을 위해 농업 부분에서도 최종에너지 소비 및 에너지 전환 등과 관련된 기본적인 통계 체계를 구축하고, 기초 데이터의 축적 및 연구의 필요성이 제기되고 있다.
본 논문은 파프리카 온실의 전력 소비량을 예측하여, 피크 전력 시기에 필요한 전력을 예측하여 소비에너지 확보, 효율적인 전력 소비 및 절감을 위해서 연구하였다.
파프리카 온실의 전력 소비량 데이터 수집을 위해서 전남 장흥에 위치한 파프리카 시설하우스에서 2021년 1월 1일부터 2021년 12월 31일 까지 실제 소비 전력과 온도 등 외부 환경 데이터를 수집하였고, LSTM (Long Short-Term Memory) 기반의 예측 모델을 설계하여 수집된 시계열 데이터를 활용하여 모델을 학습하였다. 모델의 예측 성능은 MAE(Mean Absolute Error) score를 통해 평가하였고 5일간의 데이터가 가장 성능이 좋았으며, 향후 에너지원의 보충 또는 절충 및 효율 증대에 영향을 줄 것으로 판단된다.