Efficiency and Optimization of Buildings Energy Consumption: Volume II

This reprint, as a continuation of a previous Special Issue entitled “Efficiency and Optimization of Buildings Energy Consumption”, gives an up-to-date overview of new technologies based on Machine Learning (ML) and Internet of Things (IoT) procedures to improve the mathematical approach of algorithms that allow control systems to be improved with the aim of reducing housing sector energy consumption

Smart Grid for the Smart City

Modern cities are embracing cutting-edge technologies to improve the services they offer to the citizens from traffic control to the reduction of greenhouse gases and energy provisioning. In this chapter, we look at the energy sector advocating how Information and Communication Technologies (ICT) and signal processing techniques can be integrated into next generation power grids for an increased effectiveness in terms of: electrical stability, distribution, improved communication security, energy production, and utilization. In particular, we deliberate about the use of these techniques within new demand response paradigms, where communities of prosumers (e.g., households, generating part of their electricity consumption) contribute to the satisfaction of the energy demand through load balancing and peak shaving. Our discussion also covers the use of big data analytics for demand response and serious games as a tool to promote energy-efficient behaviors from end users

Building appliances energy performance assessment

Trabalho de Projeto de Mestrado, Informática, 2021, Universidade de Lisboa, Faculdade de CiênciasO consumo de energia tem vindo a crescer na União Europeia todos os anos, sendo de prever que, a curto prazo, se torne insustentável. No sentido de prevenir este cenário, a Comissão Europeia decidiu definir uma Estratégia Energética para a União Europeia, destacando dois objetivos: aumentar a eficiência energética e promover a descarbonização. Atualmente, cerca de 72% dos edifícios existentes na União Europeia não são energeticamente eficientes. Este problema motivou-nos à pesquisa e criação de soluções que permitam uma melhor avaliação do consumo energético por dispositivos elétricos em edifícios residenciais. Neste contexto, o trabalho desenvolvido nesta tese consiste no desenho de uma solução de monitorização remota que recolhe informações de consumo energético recorrendo a técnicas de intrusive load monitoring, onde cada dispositivo elétrico individual é continuamente monitorizado quanto ao seu consumo energético. Esta abordagem permite compreender o consumo de energia, em tempo real e no dia-a-dia. Este conhecimento oferece-nos a capacidade de avaliar as diferenças existentes entre as medições laboratoriais (abordagem utilizada no sistema de rotulagem de equipamentos elétricos de acordo com a sua eficiência energética) e os consumos domésticos estimados. Para tal, nesta tese exploram-se abordagens de machine learning que pretendem descrever padrões de consumo, bem como reconhecer marcas, modelos e que funções os dispositivos elétricos estarão a executar. O principal objetivo deste trabalho é desenhar e implementar um protótipo de uma solução de IoT flexível e de baixo custo para avaliar equipamentos elétricos. Será utilizado um conjunto de sensores que recolherá dados relacionados com o consumo de energia e os entrega à plataforma SATO para serem posteriormente processados. O sistema será usado para monitorar aparelhos comumente encontrados em residências. Além disso, o sistema terá a capacidade de monitorizar o consumo de água de aparelhos que necessitem de abastecimento de água, como máquinas de lavar e de lavar louça. Os dados recolhidos serão usados para classificação dos aparelhos e modos de operação dos mesmos, em tempo real, permitindo fornecer relatórios sobre o consumo energético e modo de uso dos aparelhos, com grande grau de detalhe. Os relatórios podem incluir o uso de energia por vários ciclos de operação. Por exemplo, um aparelho pode executar vários ciclos de operação, como uma máquina de lavar que consume diferentes quantidades de energia elétrica e água consoante o modo de operação escolhido pelo utilizador. Toda a informação recolhida pode ser posteriormente utilizada em novos serviços de recomendação que ajudaram os utilizadores a definir melhor as configurações adequadas a um determinado dispositivo, minimizando o consumo energético e melhorando a sua eficiência. Adicionalmente toda esta informação pode ser utilizada para o diagnóstico de avarias e/ou manutenção preventiva. Em termos de proposta, o trabalho desenvolvido nesta tese tem as seguintes contribuições: Sistema de monitorização remota: o sistema de monitorização desenhado e implementado nesta tese avança o estado da arte dos sistemas de monitorização propostos pela literatura devido ao facto de incluir uma lista aprimorada de sensores que podem fornecer mais informações sobre os aparelhos, como o consumo de água da máquina de lavar. Além disso, é altamente flexível e pode ser implementado sem esforço em dispositivos novos ou antigos para monitorização de consumo de recursos. Conjunto de dados de consumo de energia de eletrodomésticos: Os dados recolhidos podem ser usados para futura investigação científica sobre o consumo de consumo de energia, padrões de uso de energia pelos eletrodomésticos e classificação dos mesmos. Abordagem de computação na borda (Edge Computing): O sistema de monitorização proposto explora o paradigma de computação na borda, onde parte da computação de preparação de dados é executada na borda, libertando recursos da nuvem para cálculos essenciais e que necessitem de mais poder computacional. Classificação precisa de dispositivos em tempo real: Coma proposta desenhada nesta tese, podemos classificar os dispositivos com alta precisão, usando os dados recolhidos pelo sistema de monitorização desenvolvido na tese. A abordagem proposta consegue classificar os dispositivos, que são monitorizados, com baixas taxas de falsos positivos. Para fácil compreensão do trabalho desenvolvido nesta tese, de seguida descreve-se a organização do documento. O Capítulo 1 apresenta o problema do consumo de energia na União Europeia e discute o aumento do consumo da mesma. O capítulo apresenta também os principais objetivos e contribuições do trabalho. No Capítulo 2 revê-se o trabalho relacionado em termos de sistema de monitorização remota, que inclui sensores, microcontroladores, processamento e filtragem de sinal. Por fim, este capítulo revê os trabalhos existentes na literatura relacionados com o problema de classificação de dispositivos usando abordagens de machine learning. No Capítulo 3 discutem-se os requisitos do sistema e o projeto de arquitetura conceitual do sistema. Neste capítulo é proposta uma solução de hardware, bem como, o software e firmware necessários à sua operação. Os algoritmos de machine learning necessários à classificação são também discutidos, em termos de configurações necessárias e adequadas ao problema que queremos resolver nesta tese. O Capítulo 4 representa a implementação de um protótipo que servirá de prova de conceito dos mecanismos discutidos no Capítulo 3. Neste capítulo discute-se também a forma de integração do protótipo na plataforma SATO. Com base na implementação feita, no Capítulo 5 especificam-se um conjunto de testes funcionais que permitem avaliar o desempenho da solução proposta e discutem-se os resultados obtidos a partir desses testes. Por fim, o Capítulo 6 apresenta as conclusões e o trabalho futuro que poderá ser desenvolvido partindo da solução atual.Energy consumption is daily growing in European Union (EU). One day it will become hardly sustainable. For this not to happen European Commission decided to implement a European Union Strategy, emphasizing two objectives: increasing energy efficiency and decarbonization. About 72% of all buildings in the EU are not adapted to be energy efficient. This problem encourages us to create solutions that would help assess the energy consumption of appliances at residential houses. In this thesis, we proposed a system that collects data using an intrusive load monitoring approach, where each appliance will have a dedicated monitoring rig to collect the energy consumption data. The proposed solution will help us understand the real-life consumption of each device being monitored and compare the laboratory measurements observed versus domestic consumption estimated by the energy consumption based on the EU energy efficiency labelling system. The system proposed detects device consumption patterns and recognize its brand, model and what actions that appliance is executing, e.g., program of washing in a washing machine. To achieve our goal, we designed a hardware solution capable of collecting sensor data, filtering and send it to a cloud platform (the SATO platform). Additionally, in the cloud, we have a Machine Learning solution that deals with the data and recognizes the appliance and its operation modes. This recognition allows drawing a device/settings profile, which can detect faults and create a recommendation service that helps users define the better settings for a specific appliance, minimizing energy consumption and improving efficiency. Finally, we examine our prototype approach of the system implemented for targeted objectives in this project report. The document describes the experiments that we did and the final results. Our results show that we can identify the appliance and some of its operation modes. The proposed approach must be improved to make the identification of all operation modes. However, the current version of the system shows exciting results. It can be used to support the design of a new labelling system where daily operation measures can be used to support the new classification system. This way, we have an approach that allows improving the energy consumption, making builds more efficient

Energy Data Analytics for Smart Meter Data

The principal advantage of smart electricity meters is their ability to transfer digitized electricity consumption data to remote processing systems. The data collected by these devices make the realization of many novel use cases possible, providing benefits to electricity providers and customers alike. This book includes 14 research articles that explore and exploit the information content of smart meter data, and provides insights into the realization of new digital solutions and services that support the transition towards a sustainable energy system. This volume has been edited by Andreas Reinhardt, head of the Energy Informatics research group at Technische Universität Clausthal, Germany, and Lucas Pereira, research fellow at Técnico Lisboa, Portugal

The Recognition of Fires Originating from Photovoltaic (PV) Solar Systems

There has been an observable increase in the fitting of photovoltaic (PV) solar panels on the roofs of buildings in the UK over the last decade. The origin of some fires in domestic and commercial properties has been attributed to PV systems. This thesis examines the ability of fire examiners to recognise and record details of fires believed to have originated from PV systems, as well as investigating the effect of internal heating in direct current (DC) isolators to the point at which they fail. National fire data was examined along with the methods for collecting and collating these data. This clarified that national fire data cannot identify the specifics of electrical fires. Validity of these data was then tested by identifying the confidence and competence in the recognition of the origin of fire, (especially when associated with PV systems), of some fire staff responsible for collecting fire data. This suggests that some fire scenes examiners are not confident in their own ability to recognise fires originating from PV systems. Evidence for fires occurring in PV systems in Kent between 2009 and 2014 was then examined, including a cold case forensic review of the evidence. This provided an indication that a potential common point of failure, which may lead to fire originating from a PV system, was to be found within the DC section of the PV circuits and probably within the DC isolator switch itself. Experimentation revealed that internal heating of a terminal connection can lead to changes of the phase of the insulating material, causing failure of structural integrity and therefore allowing an arc to be established. Observable post fire indicators associated with this mechanism of failure have been identified as well as hydrocarbons evolved from pyrolysis of isolator insulating material. Finally, areas for further experimental research and training of fire staff are suggested as well as the modification of recording mechanisms and building regulations

Intelligent Data Analysis for Energy Management

Predictive data analysis has been identified as essential to support intelligent energy management for better energy sustainability and efficiency. Previous studies have showcased that predicted energy information can benefit consumers economically by optimising energy usage while assisting energy suppliers in efficiently planning power distribution and implementing DR energy management. Recent advances in the Internet of Things (IoT) and Information and Communication Technologies (ICT) simplify the collection of desired energy data streams for further informatics analysis. With such energy data, machine learning (ML) prevails to effectively infer future knowledge associated with online energy resource scheduling, e.g., renewable energy generation, load demands and electricity prices. Although some early efforts have been dedicated to incorporating ML into energy management, computation resource limitations and data scarcity are two pressing challenges for on-site predictive energy analysis. Due to privacy concerns, users prefer on-premise model establishment instead of placing the training task in the cloud and sharing sensitive energy data. But most ML algorithms rely heavily on solid computational resources and vast amounts of labelled data to succeed. Users are often unable to fulfil the requirements in real-world scenarios. To this end, this thesis uses different perspectives to propose several affordable solutions for performing on-demand intelligent data analysis on local resource-constrained devices. Also, three algorithm-specific training frameworks have been developed to solve data shortage by leveraging easily obtainable but extensive data sources based on transfer learning and federated learning. We implement our design under practical settings for photovoltaic (PV) power prediction and non-intrusive load monitoring (NILM) as case studies to fully evaluate their performances