마감시간 인식 에너지 절감형 가정용 침수식 온수기 제어

초록

본 논문은 가정용 침수식 전기 온수기의 온도 목표를 정해진 마감시간에 도달하면서 에너지 소비를 최소화하는 제어 방식을 연구한다. 첫 번째 차수 열손실 모델과 120 초 간격의 이산 온·오프 액션(0 W, 6000 W)을 갖는 Gymnasium 환경을 구축하고, 시간 최적 bang‑bang 기준, 제로샷 Monte Carlo Tree Search(MCTS) 플래너, Proximal Policy Optimization(PPO) 학습 정책을 비교한다. 실험 결과 PPO가 가장 낮은 전력 사용량(≈3.23 kWh)을 기록했으며, bang‑bang과 MCTS에 비해 26 %~69 %의 에너지 절감을 달성한다.

상세 분석

이 연구는 가정용 침수식 온수기라는 제한된 물리 시스템을 마감시간 인식(deadline‑aware) 제어 문제로 정형화한다. 물리 모델은 물의 질량 m = 50 kg, 비열 cₚ = 4184 J kg⁻¹ K⁻¹, 열손실 계수 h = 50 W °C⁻¹, 표면적 A = 1.5 m², 주변 온도 Tₐ = 20 °C를 사용한 1차 선형 열방정식 mcₚ dT/dt = ηP − hA(T − Tₐ) 로 구성된다. 시간 간격 Δt = 120 s에 대해 전진 오일러 방식으로 이산화하면, 각 스텝마다 온도는 Tₜ₊₁ = Tₜ + Δt/(mcₚ)