Intelligent Algorithm for Efficient Use of Energy Using Tackling the Load Uncertainty Method in Smart Grid

In this paper, i am developing a unique optimization based real time inland load management algorithm that takes into account load ambiguity in order to minimize the energy payment for each residential user, as well as reduce the peak to average ratio to overcome the drawbacks in the stability of electrical grid. By categorizing the all residential load in different classes, i.e. must run, interruptible and uninterruptible appliances, i used the real time pricing scheme for load management. However, real time pricing creates the peak profiles when the energy demand is too high, that’s why i used the combination of real time pricing and inclining blocks rates model to improve the grid stability by reducing the peak to average ratio. A simulation results show that the proposed algorithm efficiently and effectively reduced the overall residential energy cost as well as peak to average ratio of our model for data provided

Green Cellular Networks: A Survey, Some Research Issues and Challenges

Energy efficiency in cellular networks is a growing concern for cellular operators to not only maintain profitability, but also to reduce the overall environment effects. This emerging trend of achieving energy efficiency in cellular networks is motivating the standardization authorities and network operators to continuously explore future technologies in order to bring improvements in the entire network infrastructure. In this article, we present a brief survey of methods to improve the power efficiency of cellular networks, explore some research issues and challenges and suggest some techniques to enable an energy efficient or "green" cellular network. Since base stations consume a maximum portion of the total energy used in a cellular system, we will first provide a comprehensive survey on techniques to obtain energy savings in base stations. Next, we discuss how heterogeneous network deployment based on micro, pico and femto-cells can be used to achieve this goal. Since cognitive radio and cooperative relaying are undisputed future technologies in this regard, we propose a research vision to make these technologies more energy efficient. Lastly, we explore some broader perspectives in realizing a "green" cellular network technologyComment: 16 pages, 5 figures, 2 table

NILM techniques for intelligent home energy management and ambient assisted living: a review

The ongoing deployment of smart meters and different commercial devices has made electricity disaggregation feasible in buildings and households, based on a single measure of the current and, sometimes, of the voltage. Energy disaggregation is intended to separate the total power consumption into specific appliance loads, which can be achieved by applying Non-Intrusive Load Monitoring (NILM) techniques with a minimum invasion of privacy. NILM techniques are becoming more and more widespread in recent years, as a consequence of the interest companies and consumers have in efficient energy consumption and management. This work presents a detailed review of NILM methods, focusing particularly on recent proposals and their applications, particularly in the areas of Home Energy Management Systems (HEMS) and Ambient Assisted Living (AAL), where the ability to determine the on/off status of certain devices can provide key information for making further decisions. As well as complementing previous reviews on the NILM field and providing a discussion of the applications of NILM in HEMS and AAL, this paper provides guidelines for future research in these topics.Agência financiadora: Programa Operacional Portugal 2020 and Programa Operacional Regional do Algarve 01/SAICT/2018/39578 Fundação para a Ciência e Tecnologia through IDMEC, under LAETA: SFRH/BSAB/142998/2018 SFRH/BSAB/142997/2018 UID/EMS/50022/2019 Junta de Comunidades de Castilla-La-Mancha, Spain: SBPLY/17/180501/000392 Spanish Ministry of Economy, Industry and Competitiveness (SOC-PLC project): TEC2015-64835-C3-2-R MINECO/FEDERinfo:eu-repo/semantics/publishedVersio

Intelligence artificielle à la périphérie du réseau mobile avec efficacité de communication

L'intelligence artificielle (AI) et l'informatique à la périphérie du réseau (EC) ont permis de mettre en place diverses applications intelligentes incluant les maisons intelligentes, la fabrication intelligente, et les villes intelligentes. Ces progrès ont été alimentés principalement par la disponibilité d'un plus grand nombre de données, l'abondance de la puissance de calcul et les progrès de plusieurs techniques de compression. Toutefois, les principales avancées concernent le déploiement de modèles dans les dispositifs connectés. Ces modèles sont préalablement entraînés de manière centralisée. Cette prémisse exige que toutes les données générées par les dispositifs soient envoyées à un serveur centralisé, ce qui pose plusieurs problèmes de confidentialité et crée une surcharge de communication importante. Par conséquent, pour les derniers pas vers l'AI dans EC, il faut également propulser l'apprentissage des modèles ML à la périphérie du réseau. L'apprentissage fédéré (FL) est apparu comme une technique prometteuse pour l'apprentissage collaboratif de modèles ML sur des dispositifs connectés. Les dispositifs entraînent un modèle partagé sur leurs données stockées localement et ne partagent que les paramètres résultants avec une entité centralisée. Cependant, pour permettre l' utilisation de FL dans les réseaux périphériques sans fil, plusieurs défis hérités de l'AI et de EC doivent être relevés. En particulier, les défis liés à l'hétérogénéité statistique des données à travers les dispositifs ainsi que la rareté et l'hétérogénéité des ressources nécessitent une attention particulière. L'objectif de cette thèse est de proposer des moyens de relever ces défis et d'évaluer le potentiel de la FL dans de futures applications de villes intelligentes. Dans la première partie de cette thèse, l'accent est mis sur l'incorporation des propriétés des données dans la gestion de la participation des dispositifs dans FL et de l'allocation des ressources. Nous commençons par identifier les mesures de diversité des données qui peuvent être utilisées dans différentes applications. Ensuite, nous concevons un indicateur de diversité permettant de donner plus de priorité aux clients ayant des données plus informatives. Un algorithme itératif est ensuite proposé pour sélectionner conjointement les clients et allouer les ressources de communication. Cet algorithme accélère l'apprentissage et réduit le temps et l'énergie nécessaires. De plus, l'indicateur de diversité proposé est renforcé par un système de réputation pour éviter les clients malveillants, ce qui améliore sa robustesse contre les attaques par empoisonnement des données. Dans une deuxième partie de cette thèse, nous explorons les moyens de relever d'autres défis liés à la mobilité des clients et au changement de concept dans les distributions de données. De tels défis nécessitent de nouvelles mesures pour être traités. En conséquence, nous concevons un processus basé sur les clusters pour le FL dans les réseaux véhiculaires. Le processus proposé est basé sur la formation minutieuse de clusters pour contourner la congestion de la communication et est capable de traiter différents modèles en parallèle. Dans la dernière partie de cette thèse, nous démontrons le potentiel de FL dans un cas d'utilisation réel impliquant la prévision à court terme de la puissance électrique dans un réseau intelligent. Nous proposons une architecture permettant l'utilisation de FL pour encourager la collaboration entre les membres de la communauté et nous montrons son importance pour l'entraînement des modèles et la réduction du coût de communication à travers des résultats numériques.Abstract : Artificial intelligence (AI) and Edge computing (EC) have enabled various applications ranging from smart home, to intelligent manufacturing, and smart cities. This progress was fueled mainly by the availability of more data, abundance of computing power, and the progress of several compression techniques. However, the main advances are in relation to deploying cloud-trained machine learning (ML) models on edge devices. This premise requires that all data generated by end devices be sent to a centralized server, thus raising several privacy concerns and creating significant communication overhead. Accordingly, paving the last mile of AI on EC requires pushing the training of ML models to the edge of the network. Federated learning (FL) has emerged as a promising technique for the collaborative training of ML models on edge devices. The devices train a globally shared model on their locally stored data and only share the resulting parameters with a centralized entity. However, to enable FL in wireless edge networks, several challenges inherited from both AI and EC need to be addressed. In particular, challenges related to the statistical heterogeneity of the data across the devices alongside the scarcity and the heterogeneity of the resources require particular attention. The goal of this thesis is to propose ways to address these challenges and to evaluate the potential of FL in future applications. In the first part of this thesis, the focus is on incorporating the data properties of FL in handling the participation and resource allocation of devices in FL. We start by identifying data diversity measures allowing us to evaluate the richness of local datasets in different applications. Then, we design a diversity indicator allowing us to give more priority to clients with more informative data. An iterative algorithm is then proposed to jointly select clients and allocate communication resources. This algorithm accelerates the training and reduces the overall needed time and energy. Furthermore, the proposed diversity indicator is reinforced with a reputation system to avoid malicious clients, thus enhancing its robustness against poisoning attacks. In the second part of this thesis, we explore ways to tackle other challenges related to the mobility of the clients and concept-shift in data distributions. Such challenges require new measures to be handled. Accordingly, we design a cluster-based process for FL for the particular case of vehicular networks. The proposed process is based on careful clusterformation to bypass the communication bottleneck and is able to handle different models in parallel. In the last part of this thesis, we demonstrate the potential of FL in a real use-case involving short-term forecasting of electrical power in smart grid. We propose an architecture empowered with FL to encourage the collaboration among community members and show its importance for both training and judicious use of communication resources through numerical results