A veces, una perspectiva externa es todo lo que se necesita para abordar un problema de una manera innovadora. E inferir el uso de electricidad en un edificio sin usar un medidor podría ser tan simple como correlacionar la ocupación promedio en un momento dado.

La medición del consumo de electricidad puede llevar mucho tiempo o requerir la instalación de equipos costosos que requieren una actualización regular. En comparación, Los ingenieros de transporte solo utilizan ocasionalmente sensores para medir el número exacto de vehículos en un tramo determinado de la carretera. prefiriendo inferir el uso de la ruta en su lugar.

Chee-Wooi Ten, profesor asociado de ingeniería eléctrica e informática, y Kuilin Zhang, profesor asociado de sistemas de transporte e informática, ambos en la Universidad Tecnológica de Michigan, juntaron sus cabezas para crear un enfoque interdisciplinario para modelar el uso de electricidad utilizando inferencias e información de ocupación correlacionada.

Adicionalmente, utilizando los métodos de los investigadores en el contexto de COVID-19, la correlación cuasi-en línea entre la ocupación dentro de una ubicación específica y el consumo de electricidad en el hogar puede inferir una carga cambiante de personas que se quedan en el hogar. En el sistema de energía a granel, La investigación sugiere que hay una reducción significativa de las cargas eléctricas en los espacios comunes (edificios de oficinas y distritos comerciales y de entretenimiento) en una región.

Más específicamente, Estos estudios se pueden utilizar para determinar si se está produciendo conformidad social con las recomendaciones nacionales de quedarse en casa para aplanar la curva. Como la mayoría de la gente tiene un teléfono inteligente en la actualidad, la información espacial agregada se conecta a los individuos. En este momento crítico, la confiabilidad del suministro de energía a las personas es vital para quienes se quedan y trabajan desde casa. Esta información podría ser de vital importancia para inferir y mejorar la calidad de vida en el hogar.

Ten y Zhang publicaron "Establecimiento de modelos de carga mejorados mediante la correlación con la información de ocupación" en la revista IEEE Transactions on Smart Grid junto con coautores de Michigan Tech, el Instituto de Investigación de Interconexión de Energía Global de América del Norte y la Escuela de Tecnología e Ingeniería de la Universidad de Washington-Tacoma.

El documento propone un enfoque estadístico, un modelo de regresión que correlaciona la ocupación dentro de la proximidad física y las cargas asociadas para generar un modelo dependiente del tiempo, para establecer las correlaciones entre la ocupación estimada de edificios basada en sensores simples que todos llevamos en nuestros bolsillos:teléfonos celulares.

"Si no hay personas involucradas, lo más probable es que no haya carga eléctrica, "Diez dijo." Las farolas tienen un valor constante. Semáforos, también. Pero en los centros comerciales fábricas y casas, caracterizas el comportamiento de consumo en función de cuándo hay personas. Según el número de ocupantes de un edificio, podemos inferir el consumo de electricidad y construir un perfil de eso, por lo que no necesariamente ponemos un medidor para medir la potencia ".

Ten señaló que pudo modelar el uso de electricidad para el Centro de Recursos de Energía Eléctrica (EERC), un edificio académico de varios pisos en el campus de Michigan Tech, según las inscripciones y los horarios de las clases. Otra forma de inferir la ocupación en edificios puede basarse en la ubicación de los teléfonos móviles y en los dispositivos de Internet de las cosas (IoT), muy parecido a cómo Google o la aplicación Waze adquieren datos de tráfico en tiempo real de los teléfonos móviles para inferir la congestión en las carreteras.

"Dispositivos inteligentes y conectados, tales teléfonos inteligentes y vehículos conectados, se han utilizado ampliamente como sensores de colaboración colectiva para recopilar datos de trayectorias individuales para comprender la actividad humana y el comportamiento de viaje en cada ubicación y carretera a lo largo de la trayectoria, "Dijo Zhang.

El tiempo que una persona (estimado a partir de los datos de su teléfono inteligente o vehículo) pasa en una ubicación determinada proporciona datos de ocupación que se pueden utilizar para comprender los patrones de carga en la red eléctrica.

Ten señala que al usar correlaciones estadísticas, las empresas de servicios públicos podrían ahorrar en la instalación de medidores, una importante inversión inicial. Para lecturas ocasionales del medidor en persona, las empresas podrían utilizar medidores inteligentes temporales para comprobar las correlaciones.

"Debido a los teléfonos móviles, que se puede obtener en la nube, la forma en que se realiza el seguimiento de la congestión del tráfico ha cambiado, "Diez dijo." Cómo ves un problema es cómo entiendes el problema. Estamos abordando este problema desde un ángulo interdisciplinario de una manera que podría ser disruptiva, no incremental ".

Las investigaciones futuras incluyen el uso de datos de ocupantes cuadra por cuadra (en lugar de por hogar individual) para estimar entre diferentes distribuciones de energía, cuánta energía fluirá y cuántos ocupantes según la hora del día.