Energy data analytics in smart rural communities

Abstract

The route to achieve the broad deployment of smart grids is becoming more and more complex because of the large amount of sensors, such as smart meters that are being included in future power systems. Along with the widespread use of smart meters, a large amount of valuable electricity data is collected, which needs to be processed and translated in its appropriate social context for end-users and utilities. Methodologies on data analytics that are emerging provide many ways to integrate social complexities that will provide value when applied on power data. Data analysis methodologies are applied for a smart interpretation and prescription that is relevant to the social benefit of the consumers.

This work also proposes multidimensional parallel including social and technical aspects. In this study, power consumption is monitored to analyze the impact of energy usage on people’s well-being. There has been always a matter to keep the energy consumption at minimum or keep it among a range. The problem is now even more complex by adding a customer ’s satisfaction variable so we can ensure with the system configuration that customers can achieve the quality of life that could be derived from how energy is used by the different devices. The concept of the shapley value is used from cooperative game theory to solve the multi-objective optimization problem (MOO) to responsibly fulfill user’s satisfaction by maximizing satisfaction while minimizing the power consumption, with energy constrains since highly limited resources scenarios are studied.

The novel method introduces the concept of a quantifiable user satisfaction, which is used to propose the concepts of power of satisfaction (PS) and energy of satisfaction (ES). Scenarios with energy constraints are considered. The proposed technique determine in which hours, the energy should be allocated to maximize the ES for each scenario, and then it is compared to the case in which devices are usually operated. Through the proposed technique, the satisfaction was superior in each scenario.

La ruta para lograr el amplio despliegue de las redes inteligentes se está volviendo cada vez más compleja debido a la gran cantidad de sensores, como los metros inteligentes, que se están usando en los futuros sistemas de energía. Junto con el uso generalizado de metros inteligentes, se recopila una gran cantidad de datos de consumo electrico altamente importantes. Estos datos deben procesarse y traducirse en un contexto social apropiado para los usuarios y las empresas de servicios públicos. Las metodologías de análisis de datos que están surgiendo proporcionan muchas formas de integrar las complejidades sociales, las cuales proporcionarán valor cuando se apliquen a los datos de energía.En este trabajo, se aplican metodologías de análisis para una interpretación y prescripción inteligente que sea relevante para el beneficio social de los consumidores. Este trabajo también propone un análisis multidimensional que incluye el paralelismo social y técnico. En este estudio, se monitorea el consumo de energía para analizar el impacto del uso de energía en el bienestar de las personas. Siempre ha existido la cuestión de mantener el consumo de energía al mínimo o mantenerlo dentro de un rango. El problema ahora es incluso más complejo al agregar una variable de satisfacción del cliente para que podamos asegurar con la configuración del sistema que los clientes pueden lograr la calidad de vida que se podría derivar de cómo la energía es utilizada por los diferentes dispositivos. El concepto de "shapley value" de la teoría de juegos cooperativos se usa para resolver el problema de optimización multiobjetivo (MOO) para satisfacer de manera responsable la satisfacción del usuario maximizando la satisfacción y minimizando el consumo de energía, con restricciones de energía ya que se estudian escenarios de recursos muy limitados. El método propuesto presenta el concepto de satisfacción cuantificable del usuario, que se utiliza para proponer los conceptos de potencia de satisfacción (PS) y energía de satisfacción (ES). Se consideran escenarios con limitaciones energéticas. La técnica propuesta determina en qué horas se debe asignar la energía para maximizar el ES para cada escenario, y luego se compara con el caso en el que los dispositivos suelen operar. A través de la técnica propuesta, la satisfacción fue superior en cada escenario.