उपभोक्ता और उपयोगिता प्रबंधन के लिए लोड प्रोफ़ाइल व्यापार बुद्धिमत्ता डैशबोर्ड के लिए गहरे क्लस्टरिंग एल्गोरिदम

संदर्भ: स्मार्ट ग्रिड (SG) का कार्यान्वयन और अनुकूलन, ऊर्जा खपत डेटा के संग्रह के लिए स्मार्ट मीटर (SMs) को शामिल करना, लोड प्रोफाइल (LPs) का निर्माण और समूह बनाना, और डेटा विश्लेषण और दृश्यकरण के लिए व्यापार बुद्धिमत्ता (BI) उपकरणों का उपयोग करना, ऊर्जा दक्षता और ऊर्जा खपत के प्रबंधन के लिए महत्वपूर्ण अवसर प्रदान करता है। हालांकि, गैर-डेटा-चालित निर्णय लेने से संबंधित चुनौतियाँ अभी भी प्रचलित हैं। समस्या: कुशल ऊर्जा प्रबंधन में कठिनाइयाँ और अनजान निर्णय लेने की पहचान की गई है, जो बिजली आपूर्ति की दक्षता और गुणवत्ता के साथ-साथ अंतिम उपभोक्ता के लिए लागत पर प्रभाव डालती हैं। प्रस्तावित समाधान: यह कार्य उपयोगिता और अंत उपभोक्ताओं दोनों के लिए BI डैशबोर्ड के कार्यान्वयन पर केंद्रित था। इसने समय श्रृंखला के आधार पर गहरे क्लस्टरिंग एल्गोरिदम द्वारा समूहित विस्तृत डेटा और LPs का उपयोग किया, रणनीतिक डेटा विश्लेषण और दृश्यकरण के दृष्टिकोण के साथ। सूचना प्रणाली सिद्धांत: SMs, LP विश्लेषण, और BI उपकरणों का सामStrategically एकीकरण ऊर्जा प्रबंधन और निर्णय लेने को सूचित करता है, दोनों आपूर्ति कंपनी और उपभोक्ताओं के लिए। विधि: LPs उत्पन्न करने के लिए समय श्रृंखला तकनीकों का उपयोग किया गया और उन्हें समूह बनाने के लिए क्लस्टरिंग एल्गोरिदम का उपयोग किया गया। BI डैशबोर्ड लागू किए गए, जो उपभोक्ताओं और EPC के लिए विस्तृत दृश्य प्रदान करते हैं। परिणाम: परिणामों ने सूचित और एकीकृत निर्णय लेने, लागत बचत, पर्यावरणीय योगदान और ऊर्जा दक्षता में महत्वपूर्ण वृद्धि के लिए सशक्तिकरण प्रदर्शित किया। योगदान और आईएस पर प्रभाव: इस कार्य ने कुशल ऊर्जा प्रबंधन, उन्नत डेटा विश्लेषण तकनीकों के एकीकरण और अनुकूलित BI डैशबोर्ड के विकास में योगदान दिया है। अध्ययन ने ऊर्जा स्थिरता पर सकारात्मक प्रभाव को दर्शाया, SMs, LP विश्लेषण और ऊर्जा प्रबंधन में BI उपकरणों के प्रभावी एकीकरण के लिए एक आधार प्रदान किया।