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Erschienen in:
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2015 | OriginalPaper | Buchkapitel

Learning from Hourly Household Energy Consumption: Extracting, Visualizing and Interpreting Household Smart Meter Data

verfasst von : Sam Borgeson, June A. Flora, Jungsuk Kwac, Chin-Woo Tan, Ram Rajagopal

Erschienen in: Design, User Experience, and Usability: Interactive Experience Design

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

In this paper, we present the Energy Visualization and Insight System for Demand Operations and Management platform (VISDOM), a collection of smart meter data analysis algorithms and visualization tools designed to address the challenge of interpreting patterns in energy data in support of research, utility energy efficiency and demand response programs. We provide an overview of how the system works and examples of usage, followed by a discussion of the potential benefits of using VISDOM to identify and target participants whose electricity consumption is best aligned with the goals of efficiency and demand response programs.

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Fußnoten
1
Smart meters record electricity usage at 15 min or hourly intervals, with typical residential configurations defaulting to hourly.
 
2
Energy efficiency programs are a wide array of publically funded programs, typically administered by utilities, designed to reduce customer energy consumption. These programs vary from conveying information, to rebates for energy efficient purchases, to online or in person household energy audits. Demand response programs are similar to efficiency programs but are designed to get customers to reduce their load temporarily during periods of grid stress.
 
3
A load shape is the pattern of demand, or energy use profile, of a customer over a 24 h period. Load shapes are determined by operational schedules and occupancy, and thus have many applications related to understanding drivers of demand and predicting future outcomes.
 
Literatur
1.
Institute for Electric Innovation, Utility-scale Smart Meter Deployments: Building Block of the Evolving Power Grid, Edison Foundation, September 2014
2.
Core, R., Team, R.: A Language and Environment for Statistical Computing. R Foundation for Statistical, Computing, Vienna, Austria (2013)
3.
Borgeson, S.: Targeted Efficiency: Using Customer Meter Data to Improve Efficiency Program Outcomes. Dissertation, Berkeley (2013)
4.
Albert, A., Rajagopal, R.: Smart meter driven segmentation: what your consumption says about you. IEEE Trans. Power Syst. 28(4), 4019–4030 (2013)CrossRef
5.
Kwac, J., Flora, J., Rajagopal, R.: Household energy consumption segmentation using hourly data. Smart Grid IEEE Trans. 5(1), 420–430 (2014)CrossRef
6.
McKinney, W.: Data structures for statistical computing in python. In: Proceedings of the 9th Python in Science Conference, pp. 51–56 (2010)
7.
Bostock, M., Ogievetsky, V., Heer, J.: D3: data-driven documents. IEEE Trans. Vis. Comp. Graph. Proc. InfoVis, 2011
8.
Kwac, J., Rajagopal, R.: Demand response targeting using big data analytics, pp. 683–690 (2013)
Metadaten
Titel
Learning from Hourly Household Energy Consumption: Extracting, Visualizing and Interpreting Household Smart Meter Data
verfasst von
Sam Borgeson
June A. Flora
Jungsuk Kwac
Chin-Woo Tan
Ram Rajagopal
Copyright-Jahr
2015
Buch
Design, User Experience, and Usability: Interactive Experience Design

Print ISBN: 978-3-319-20888-6

Electronic ISBN: 978-3-319-20889-3

Copyright-Jahr: 2015

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-20889-3_32

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    Bildnachweise