डेडालस के वैज्ञानिक साझेदारों में से एक, नेशनल टेक्निकल यूनिवर्सिटी ऑफ एथेंस (एनटीयूए) ने अधिक लक्षित मांग-प्रतिक्रिया कार्यक्रम बनाने के लिए आवासीय बिजली उपभोक्ताओं को उनकी ऐतिहासिक बिजली खपत के आधार पर समूहीकृत करने पर एक अध्ययन पूरा कर लिया है।
इस समूह का उपयोग दिन के अंत में लगभग हर DEDALUS सेवा में किया जाएगा, जिससे सेवाएँ प्रति समूह अधिक लक्षित हो जाएंगी।अध्ययन थाप्रकाशितजर्नल मेंअनुप्रयुक्त ऊर्जा.
विशेष रूप से, पेपर मांग प्रतिक्रिया कार्यक्रमों को अनुकूलित करने के लिए मशीन लर्निंग-आधारित ढांचे का परिचय देता है।लगभग 5,000 से डेटा का उपयोग करनाघरोंलंदन में, समान उपभोग पैटर्न वाले समूहों की पहचान करने के लिए चार क्लस्टरिंग एल्गोरिदम - के-मीन्स, के-मेडोइड्स, पदानुक्रमित एग्लोमेरेटिव क्लस्टरिंग और डीबीएससीएएन का मूल्यांकन किया गया।
मॉडल की व्याख्या में सुधार के लिए व्याख्या योग्य एआई का लाभ उठाते हुए समस्या को एक संभाव्य वर्गीकरण कार्य के रूप में फिर से तैयार किया गया था।समूहों की इष्टतम संख्या सात पाई गई, हालांकि दो समूहों, जिनमें लगभग 10% डेटा शामिल था, ने उच्च आंतरिक असमानता प्रदर्शित की और उन्हें आगे के विचार से बाहर रखा गया।
यह ढांचा मांग प्रतिक्रिया पहलों के लक्ष्यीकरण और प्रभावशीलता को बढ़ाने के लिए उपयोगिता कंपनियों के लिए एक स्केलेबल समाधान प्रदान करता है।
"हमाराअनुसंधानइसका उद्देश्य ऊर्जा प्रबंधन में एक प्रमुख चुनौती से निपटना है: मांग प्रतिक्रिया कार्यक्रमों के कार्यान्वयन को बढ़ाने के लिए घरेलू ऊर्जा खपत पैटर्न को कुशलतापूर्वक पहचानना और वर्गीकृत करना", पेपर के लेखकों में से एक, वासिलिस माइकलकोपोलोस ने कहा।
"घरेलू ऊर्जा उपयोग को बढ़ावा देना, दोनों को बढ़ावा देने के लिए तेजी से महत्वपूर्ण हैपर्यावरणीय स्थिरताऔर उपयोगिता कंपनियों को अधिक लक्षित और प्रभावी डीआर समाधान देने में सक्षम बनाने के लिए।
"यह कार्य DEDALUS परियोजना के व्यापक उद्देश्यों के अनुरूप है, जो प्रमुख हितधारकों को एक साथ लाकर और स्मार्ट तरीके से आगे बढ़कर पूरे यूरोप में डीआर कार्यक्रमों में आवासीय भागीदारी का विस्तार करना चाहता है।ऊर्जा प्रबंधनरणनीतियाँ।"
अधिक जानकारी:वासिलिस माइकलकोपोलोस एट अल, मांग प्रतिक्रिया कार्यक्रमों को बढ़ाने के लिए आवासीय बिजली लोड प्रोफाइल को क्लस्टर करने के लिए एक मशीन लर्निंग-आधारित ढांचा,अनुप्रयुक्त ऊर्जा(2024)।डीओआई: 10.1016/जे.एपीएनर्जी.2024.122943
उद्धरण:मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क मांग-प्रतिक्रिया के लिए आवासीय बिजली क्लस्टरिंग को बढ़ावा देता है (2024, 4 अक्टूबर)4 अक्टूबर 2024 को पुनः प्राप्तhttps://techxplore.com/news/2024-10-machine-framework-boosts-residential-electricity.html से
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