Assessing the current landscape of AI and sustainability literature:Identifying key trends, addressing gaps and challenges

The United Nations’ 17 Sustainable Development Goals stress the importance of global and local efforts to address inequalities and implement sustainability. Addressing complex, interconnected sustainability challenges requires a systematic, interdisciplinary approach, where technology, AI, and data-driven methods offer potential solutions for optimizing resources, integrating different aspects of sustainability, and informed decision-making. Sustainability research surrounds various local, regional, and global challenges, emphasizing the need to identify emerging areas and gaps where AI and data-driven models play a crucial role. The study performs a comprehensive literature survey and scientometric and semantic analyses, categorizes data-driven methods for sustainability problems, and discusses the sustainable use of AI and big data. The outcomes of the analyses highlight the importance of collaborative and inclusive research that bridges regional differences, the interconnection of AI, technology, and sustainability topics, and the major research themes related to sustainability. It further emphasizes the significance of developing hybrid approaches combining AI, data-driven techniques, and expert knowledge for multi-level, multi-dimensional decision-making. Furthermore, the study recognizes the necessity of addressing ethical concerns and ensuring the sustainable use of AI and big data in sustainability research.</p

Decision Support for Smart Grid Planning and Operation Considering Reliability

[ES] Esta tesis aporta contribuciones a los temas de los sistemas de energía y la movilidad eléctrica. Por lo tanto, se proponen soluciones innovadoras para la planificación de la red de distribución radial tradicional sin o con pocas unidades de recursos energéticos distribuidos, y para la planificación, operación, reconfiguración, y gestión de recursos energéticos en redes de distribución en media tensión considerando una alta penetración de los recursos energéticos distribuidos en el contexto de las redes inteligentes. Las preocupaciones sobre la disponibilidad de combustibles fósiles y el aumento de los efectos climático causados por su uso generalizado en la generación de electricidad han llevado a varias políticas e incentivos para atenuar estos problemas. Estas medidas contribuyeron a inversiones considerables en fuentes de energía renovables y motivaron muchas iniciativas de redes inteligentes. Aunque el panorama futuro de los sistemas eléctricos modernos parece muy prometedor, la integración a gran escala de fuentes de energía renovables de naturaleza intermitente, como la eólica y la fotovoltaica, plantea nuevos desafíos y limitaciones en la industria eléctrica actual. Hoy en día, el diseño de la red de distribución no está correctamente preparado para alojar una gran cantidad de fuentes de energía renovables distribuidas. Por lo tanto, los operadores del sistema de distribución reconocen la necesidad de cambiar el diseño de la red mediante la planificación y el refuerzo. A medida que aumenta la penetración de las fuentes de energía renovable, un agregador de energía puede proporcionar una generación y demanda altamente flexibles según lo requiere el paradigma de red inteligente. Además, esta entidad puede permitir lograr una alta integración de la oferta de energía renovable y aumentar el valor para los pequeños productores y consumidores que no pueden negociar directamente en el mercado mayorista. Sin embargo, la entidad agregadora de energía necesita herramientas adecuadas de apoyo a la decisión para superar los desafíos complejos y hacer frente a un gran número de recursos energéticos. Por lo tanto, la gestión de recursos energéticos es crucial para que la entidad agregadora de energía reduzca los costos de operación, aumente de los beneficios, reduzca la huella de carbono y mejore la estabilidad del sistema. En la perspectiva mundial actual, muchas personas se están mudando a las ciudades en busca de una mejor calidad de vida, contribuyendo de esta manera a la continua expansión de las áreas urbanas. En consecuencia, el sector de transportes está jugando un papel crítico en las emisiones de dióxido de carbono. Teniendo en cuenta esto, muchas ventajas medioambientales y económicas pueden ser obtenidas del cambio de los motores de combustión interna a los vehículos eléctricos. Sin embargo, este cambio contribuirá a una carga en la red de distribución, dando lugar a la posibilidad de congestión de la red. Por lo tanto, para facilitar la integración de la carga de los vehículos eléctricos en la red de distribución, un modelo de predicción del comportamiento del usuario de un vehículo eléctrico pode ser una herramienta muy importante. Además, el paradigma de la red inteligente está desafiando la estructura de control y operación convencional diseñado para redes de distribución pasivas. De este modo, la reconfiguración de la red de distribución será una estrategia esencial y significativa para el operador del sistema de distribución. En el estado del arte actual se identificó una falta de modelos, estrategias y herramientas de apoyo a la toma de decisiones adecuadas para los dominios de problemas de planificación, operación y gestión de recursos energéticos de redes de distribución en media tensión con una alta penetración de fuentes de energía distribuidas. Por lo tanto, surgen varios desafíos de investigación que llevan a la necesidad de desarrollar modelos nuevos e innovadores que aborden: a) el impacto de las fuentes de energía renovable y la variabilidad de la demanda en la planificación de la expansión a largo plazo, b) el problema de la gestión de los recursos energéticos a gran escala, teniendo en cuenta la demanda, las fuentes de energía renovables, los vehículos eléctricos y la variabilidad de los precios del mercado, c) el análisis de impacto de los precios de carga dinámicos de los vehículos eléctricos en la operación de la red de distribución y en el comportamiento del usuario del vehículo eléctrico. Además, en el contexto de la red de distribución de media tensión radial tradicional, también se verificó la necesidad de modelos innovadores para mejorar la confiabilidad a través de la identificación de nuevas inversiones en los componentes de la red. Por lo tanto, esta tesis propone soluciones innovadoras para hacer frente a todos estos vacíos y problemas. Para ese propósito, las contribuciones de la tesis, resultan en un innovador sistema de apoyo a la decisión llamado Advanced Decision Support Tool for Smart Grid Planning and Operation (SupporGrid). El SupporGrid se compone de un conjunto de modelos diversificados que juntos contribuyen a manejar la complejidad de la planificación tradicional de las redes de distribución radial (PlanTGrid), y para la planificación (PlanSGrid), operación (OperSGrid), y los problemas de gestión de recursos energéticos (ERMGrid) en redes de distribución de media tensión en el paradigma de red inteligente. PlanTGrid incluye un modelo de planificación de expansión para redes de distribución radial tradicionales para identificar la posibilidad de nuevas inversiones al costo mínimo. La planificación de la expansión a largo plazo de las redes de distribución en un contexto de red inteligente con una alta penetración de fuentes de energía renovables distribuidas y que trata las fuentes de incertidumbre se resuelve mediante el uso PlanSGrid. OperSGrid contiene una herramienta de simulación de viajes de los usuarios de los vehículos eléctricos funcionando en conjunto con un modelo de operación y reconfiguración que utiliza descomposición de Benders y precios marginales para comprender el impacto del precio de carga de energía dinámica en ambos lados: la red de distribución y el usuario de vehículo eléctrico. Para hacer frente a la gestión de recursos energéticos a gran escala con problemas de respuesta a la demanda y sistemas de almacenamiento de energía, así como con la variabilidad de la demanda, las fuentes de energía renovable, los vehículos eléctricos y el precio de mercado, ERMGrid incluye un modelo estocástico de dos etapas. Las metodologías desarrolladas para el sistema de soporte de decisiones se han probado y validado en escenarios realistas. Los resultados prometedores logrados en condiciones realistas respaldan la hipótesis de que las metodologías son adecuadas e innovadoras para la planificación de la red de distribución radial tradicional, y para la planificación, operación, reconfiguración y gestión de recursos energéticos a largo plazo de la red de distribución considerando alta penetración de recursos energéticos distribuidos y de vehículos eléctricos en el contexto de red inteligente. Los resultados prometedores logrados en condiciones realistas respaldan la hipótesis de que las metodologías son adecuadas e innovadoras para la planificación de la red de distribución radial tradicional, y para la planificación, operación, reconfiguración y gestión de recursos energéticos a largo plazo de la red de distribución considerando la alta distribución de recursos energéticos y la penetración de vehículos eléctricos. De hecho, este sistema de apoyo a la decisión mejorará el funcionamiento de las redes de distribución de media tensión, permitiendo ahorros para las partes interesadas

Gestión inteligente de sistemas de distribución de agua

The United Nations predicts that the world's population in 2050 will reach 9.7 billion people. This exponential growth will mean an increase in the global demand for water available for human consumption. In addition, the advance of climate change is causing the occurrence of more frequent droughts, especially in arid and semi-arid areas. Indirectly, this means an increase in the costs associated with water transport and purification, as water must be drawn from sources that are increasingly distant from the points of consumption and the quality is getting worse. The traditional management of urban water supply is changing towards a more sustainable model aimed at an efficient use of resources (water, energy, labour) that not only reduces management costs but is also more environmentally friendly. This transformation is taking place due to the development of other transversal disciplines (cloud computing, communication systems, Big Data, electronics, etc.) applied to many fields of science, which applied to water management, can bring considerable benefits. Furthermore, to achieve intelligent management of a water supply network, it is necessary to rely on current tools that provide objective knowledge of the system. For example, geographic information systems (GIS) together with hydraulic models serve as a georeferenced database where the behaviour of any hydraulic network in different scenarios can be simulated. The Internet of Things (IoT) allows the connection of a network of sensors to know the main hydraulic variables at any time, providing key information for hydraulic models to faithfully reproduce the behaviour of modelled systems in real time. Digitalisation itself favours the use of information and communication technologies (ICT) to convert traditional management into smart management. For these reasons, new studies are needed to assess the potential and applicability of these new tools. This thesis is organised in 6 chapters focused on the development and application of a decision support system that allow the manager of a water supply network to make decisions based on data recorded on real-time. All the tools developed throughout this thesis have been tested in a real water supply network located in the south of Spain, managed by the Provincial Water Company of Cordoba (EMPROACSA). Chapter 1 shows the trajectory of urban supply management: explaining the starting point and where it is expected to achieve. Then, Chapter 2 describes the main objective and the specific objectives of this thesis, as well as the structure of this document. Chapter 3 presents a methodology that serves as a basis for starting the digitisation process in water supply networks. The system developed is based on three pillars: the geographic information system, the hydraulic model, and the application for mobile devices. The geographic information system provides a georeferenced database of the infrastructures that compose the hydraulic network; the hydraulic model simulates the response of the network to different operation scenarios; and finally, the mobile application facilitates the feedback of the system to keep it always up to date with changes in the systems. One of the distinguishing features of this work is the use of free software (Qgis, Epanet and Google My Maps) in all stages, which fosters digitisation in supply companies with a low budget. Chapter 4 develops an early warning system based on water pressure monitoring. The communication node developed ad-hoc for this work, sends water pressure data to the cloud, where users can visualise them with a device with an internet connection. Among its advantages are its low cost, it allows the use of different communication systems and has a high autonomy powered by batteries, which makes it well adapted to supply systems. The proposed monitoring system detects failures in the network due to pressure drops, alerting managers of the affected zone. Chapter 5 explains the decision support tool developed to deal with failures in water transmission networks. The web platform that supports this tool is divided into 3 independent modules: fault detection, alerts, and fault repair. The first module is responsible for detecting, geolocating and classifying faults in the hydraulic network using the information recorded in real time by the pressure monitoring system described in the previous chapter. The second module is responsible for sending alerts selectively to the workers in the area of the failure. Finally, the third module estimates, applying the hydraulic model, the maximum time that the manager has to fix failures, avoiding supply cuts using the water stored in regulation tanks when the failure occurs. The fault detection and classification module has demonstrated a 95% accuracy when applied to a real case. Chapter 6 contains the general conclusions of the thesis, as well as possible lines of future work. In summarise, water management is experiencing a paradigm shift. This transformation requires sufficiently mature technologies to ensure good results. Therefore, studies are needed that not only advance towards smart management, but also evaluate the tools available now and their integration into the current management model. This thesis presents a decision support system applied to supply networks, which help managers to make decisions based on objective information, not on intuition or experience. The use of open-source software and hardware in all the developments of this thesis must be emphasised. This specific feature allows the adoption of the methodologies proposed by water companies, regardless of size or financial resources, enabling the whole system or only part of it to be adapted to the operation of the company.Las Naciones Unidas prevén que la población mundial en 2050 alcanzará los 9.700 millones de personas. Este crecimiento exponencial supondrá un aumento de la demanda global de agua disponible para el consumo humano. Además, el avance del cambio climático está provocando la aparición de sequías más frecuentes, especialmente en las zonas áridas y semiáridas. Indirectamente, esto supone un aumento de los costes asociados al transporte y la depuración del agua, ya que hay que extraerla de fuentes cada vez más alejadas de los puntos de consumo y la calidad es cada vez peor. La gestión tradicional del abastecimiento de agua en las ciudades está cambiando hacia un modelo más sostenible orientado a un uso eficiente de los recursos (agua, energía, mano de obra) que además de reducir los costes de gestión, es más respetuoso con el medio ambiente. Esta transformación se está produciendo gracias al desarrollo de otras disciplinas transversales (computación en la nube, sistemas de comunicación, Big Data, electrónica, etc.) aplicadas a diversos campos de la ciencia, que aplicadas a la gestión del agua, pueden aportar considerables beneficios. Además, para conseguir una gestión inteligente de una red de abastecimiento de agua, es necesario apoyarse en herramientas actuales que proporcionen un conocimiento objetivo del sistema. Por ejemplo, los sistemas de información geográfica (SIG) junto con los modelos hidráulicos sirven como base de datos georreferenciada donde se puede simular el comportamiento de cualquier red hidráulica en diferentes escenarios. El Internet de las Cosas (IoT) permite la conexión de una red de sensores para conocer las principales variables hidráulicas en cada momento, aportando información clave para que los modelos hidráulicos reproduzcan fielmente el comportamiento de los sistemas modelizados en tiempo real. La propia digitalización favorece el uso de las tecnologías de la información y la comunicación (TIC) para convertir la gestión tradicional en una gestión inteligente. Por estas razones, son necesarios nuevos estudios para evaluar el potencial y la aplicabilidad de estas nuevas herramientas. Esta tesis se organiza en 6 capítulos centrados en el desarrollo y aplicación de un sistema de apoyo a la decisión que permita al gestor de una red de abastecimiento de agua tomar decisiones basadas en datos registrados en tiempo real. Todas las herramientas desarrolladas a lo largo de esta tesis han sido probadas en una red real de abastecimiento de agua situada en el sur de España, gestionada por la Empresa Provincial de Aguas de Córdoba (EMPROACSA). El capítulo 1 muestra la trayectoria de la gestión del abastecimiento urbano: explicando el punto de partida y hacia dónde se espera llegar. A continuación, el capítulo 2 describe el objetivo principal y los objetivos específicos de esta tesis, así como la estructura de este documento. El capítulo 3 presenta una metodología que sirve de base para iniciar el proceso de digitalización de las redes de abastecimiento de agua. El sistema desarrollado se basa en tres pilares: el sistema de información geográfica, el modelo hidráulico y la aplicación para dispositivos móviles. El sistema de información geográfica proporciona una base de datos georreferenciada de las infraestructuras que componen la red hidráulica; el modelo hidráulico simula la respuesta de la red ante diferentes escenarios de operación; y, por último, la aplicación móvil facilita la retroalimentación del sistema para mantenerlo siempre actualizado con los cambios en los sistemas. Uno de los rasgos distintivos de este trabajo es el uso de software libre (Qgis, Epanet y Google My Maps) en todas las etapas, lo que favorece la digitalización en empresas de abastecimiento con bajo presupuesto. El capítulo 4 desarrolla un sistema de alerta temprana basado en la monitorización de la presión del agua. El nodo de comunicación desarrollado ad-hoc para este trabajo, envía los datos de la presión del agua a la nube, donde los usuarios pueden visualizarlos con un dispositivo con conexión a internet. Entre sus ventajas están su bajo coste, permite el uso de diferentes sistemas de comunicación y tiene una gran autonomía alimentada por baterías, lo que hace que se adapte bien a los sistemas de abastecimiento. El sistema de monitorización propuesto detecta fallos en la red por caídas de presión, alertando a los gestores de la zona afectada. El capítulo 5 explica la herramienta de apoyo a la toma de decisiones desarrollada para hacer frente a las averías en las redes de abastecimiento en alta. La plataforma web, que soporta esta herramienta, se divide en 3 módulos independientes: detección de averías, alertas y reparación de averías. El primer módulo se encarga de detectar, geolocalizar y clasificar las averías en la red hidráulica a partir de la información registrada en tiempo real por el sistema de monitorización de presiones descrito en el capítulo anterior. El segundo módulo se encarga de enviar alertas de forma selectiva a los trabajadores de la zona de la avería. Por último, el tercer módulo estima, aplicando el modelo hidráulico, el tiempo máximo del que dispone el gestor para solucionar las averías, evitando los cortes de suministro con el agua almacenada en los depósitos de regulación cuando se produce la avería. El módulo de detección y clasificación de averías ha demostrado una precisión del 95% cuando se aplica a un caso real. El capítulo 6 contiene las conclusiones generales de la tesis, así como posibles líneas de trabajo futuras. En resumen, la gestión del agua está experimentando un cambio de paradigma. Esta transformación requiere tecnologías suficientemente maduras para garantizar buenos resultados. Por ello, son necesarios estudios que no sólo avancen hacia una gestión inteligente, sino que evalúen las herramientas disponibles en la actualidad y su integración en el modelo de gestión actual. Esta tesis presenta un sistema de apoyo a la decisión aplicado a las redes de suministro de agua, que ayuda a los gestores a tomar decisiones basadas en información objetiva y no en la intuición o la experiencia. Cabe destacar el uso de software y hardware de código abierto en todos los desarrollos de esta tesis. Esta particularidad permite la adopción de las metodologías propuestas por las empresas de agua, independientemente de su tamaño o recursos financieros, permitiendo adaptar todo el sistema o sólo una parte de él al funcionamiento de la empresa

MM-Wave HetNet in 5G and beyond Cellular Networks Reinforcement Learning Method to improve QoS and Exploiting Path Loss Model

This paper presents High density heterogeneous networks (HetNet) which are the most promising technology for the fifth generation (5G) cellular network. Since 5G will be available for a long time, previous generation networking systems will need customization and updates. We examine the merits and drawbacks of legacy and Q-Learning (QL)-based adaptive resource allocation systems. Furthermore, various comparisons between methods and schemes are made for the purpose of evaluating the solutions for future generation. Microwave macro cells are used to enable extra high capacity such as Long-Term Evolution (LTE), eNodeB (eNB), and Multimedia Communications Wireless technology (MC), in which they are most likely to be deployed. This paper also presents four scenarios for 5G mm-Wave implementation, including proposed system architectures. The WL algorithm allocates optimal power to the small cell base station (SBS) to satisfy the minimum necessary capacity of macro cell user equipment (MUEs) and small cell user equipment (SCUEs) in order to provide quality of service (QoS) (SUEs). The challenges with dense HetNet and the massive backhaul traffic they generate are discussed in this study. Finally, a core HetNet design based on clusters is aimed at reducing backhaul traffic. According to our findings, MM-wave HetNet and MEC can be useful in a wide range of applications, including ultra-high data rate and low latency communications in 5G and beyond. We also used the channel model simulator to examine the directional power delay profile with received signal power, path loss, and path loss exponent (PLE) for both LOS and NLOS using uniform linear array (ULA) 2X2 and 64x16 antenna configurations at 38 GHz and 73 GHz mmWave bands for both LOS and NLOS (NYUSIM). The simulation results show the performance of several path loss models in the mmWave and sub-6 GHz bands. The path loss in the close-in (CI) model at mmWave bands is higher than that of open space and two ray path loss models because it considers all shadowing and reflection effects between transmitter and receiver. We also compared the suggested method to existing models like Amiri, Su, Alsobhi, Iqbal, and greedy (non adaptive), and found that it not only enhanced MUE and SUE minimum capacities and reduced BT complexity, but it also established a new minimum QoS threshold. We also talked about 6G researches in the future. When compared to utilizing the dual slope route loss model alone in a hybrid heterogeneous network, our simulation findings show that decoupling is more visible when employing the dual slope path loss model, which enhances system performance in terms of coverage and data rate

Integrated platform to assess seismic resilience at the community level

Due to the increasing frequency of disastrous events, the challenge of creating large-scale simulation models has become of major significance. Indeed, several simulation strategies and methodologies have been recently developed to explore the response of communities to natural disasters. Such models can support decision-makers during emergency operations allowing to create a global view of the emergency identifying consequences. An integrated platform that implements a community hybrid model with real-time simulation capabilities is presented in this paper. The platform's goal is to assess seismic resilience and vulnerability of critical infrastructures (e.g., built environment, power grid, socio-technical network) at the urban level, taking into account their interdependencies. Finally, different seismic scenarios have been applied to a large-scale virtual city model. The platform proved to be effective to analyze the emergency and could be used to implement countermeasures that improve community response and overall resilience

A Systematic Mapping Study of Digital Twins for Diagnosis in Transportation

In recent years, digital twins have been proposed and implemented in various fields with potential applications ranging from prototyping to maintenance. Going forward, they are to enable numerous efficient and sustainable technologies, among them autonomous cars. However, despite a large body of research in many fields, academics have yet to agree on what exactly a digital twin is -- and as a result, what its capabilities and limitations might be. To further our understanding, we explore the capabilities of digital twins concerning diagnosis in the field of transportation. We conduct a systematic mapping study including digital twins of vehicles and their components, as well as transportation infrastructure. We discovered that few papers on digital twins describe any diagnostic process. Furthermore, most existing approaches appear limited to system monitoring or fault detection. These findings suggest that we need more research for diagnostic reasoning utilizing digital twins