Machine learning and database for rural areas electric demand estimation

Access to energy is a crucial factor for socio-economic development, especially in rural regions where electrification is still inadequate. Recognized as a key objective under Sus- tainable Development Goal 7 (SDG7) of the United Nations, attaining universal energy access requires accurate demand estimation tools to facilitate efficient electrification plan- ning. Traditional methods have helped with estimating demand, but they often struggle due to the limited data availability as well as their inability to accurately reflect compli- cated patterns. To address these problems, combining different data sources using robust frameworks for data organization can create a reliable basis for analysis. Advanced ma- chine learning models can find complicated patterns, which helps in making better and more accurate predictions about demand. This research provides a comprehensive framework for data harmonization, integrating multiple data sources to enhance the reliability of demand estimation. By standardizing and merging data from various sources, the study ensures a more consistent and repre- sentative dataset for energy access analysis. Furthermore, the study introduced a deep neural network model for predicting appliance ownership. The findings indicate that the suggested model notably enhances prediction accuracy, attaining an average accuracy of 85%. The findings underscore the potential of sophisticated machine learning method- ologies, especially deep neural networks, in enhancing rural electrification strategies and promoting sustainable energy access programs.

Accesso all’energia è un fattore cruciale per lo sviluppo socio-economico, specialmente nelle aree rurali dove l’elettrificazione è ancora insufficiente. Riconosciuto come un obiettivo chi- ave dell’Obiettivo di Sviluppo Sostenibile 7 (SDG7) delle Nazioni Unite, il raggiungimento dell’accesso universale all’energia richiede strumenti accurati di stima della domanda per facilitare una pianificazione efficiente dell’elettrificazione. I metodi tradizionali hanno con- tribuito alla stima della domanda, ma spesso incontrano difficoltà a causa della limitata disponibilità di dati e della loro incapacità di rappresentare con precisione schemi comp- lessi. Per affrontare questi problemi, la combinazione di diverse fonti di dati attraverso strutture robuste di organizzazione può fornire una base affidabile per l’analisi. Modelli avanzati di apprendimento automatico possono identificare schemi complessi, migliorando la precisione delle previsioni di domanda. Questa ricerca propone un quadro completo per l’armonizzazione dei dati, integrando più fonti per migliorare l’affidabilità della stima della domanda. Standardizzando e unificando dati provenienti da diverse fonti, lo studio garantisce un dataset più coerente e rappresen- tativo per l’analisi dell’accesso all’energia. Inoltre, è stato introdotto un modello di rete neurale profonda per prevedere il possesso di elettrodomestici. I risultati mostrano che il modello proposto migliora significativamente l’accuratezza delle previsioni, raggiungendo un’accuratezza media dell’85%. Questi risultati evidenziano il potenziale delle metodolo- gie avanzate di apprendimento automatico, in particolare delle reti neurali profonde, nel migliorare le strategie di elettrificazione rurale e nel promuovere programmi di accesso sostenibile all’energia.