Análisis de perfiles de comportamiento sobre los datos de uso de agua residencial por hora del proyecto SmartH2O. Un caso de estudio en Valencia (España)

Abstract

[ES] En la literatura los trabajos recientes pertenecientes al ámbito del modelado y gestión de demanda de agua urbana han demostrado cómo el análisis de segmentación de clientes sobre los datos de uso de agua muestreados con frecuencia sub-diaria puede apoyar el desarrollo de modelos descriptivos de conductas heterogéneas de uso de agua, así como proporcionar información para informar de la gestión de la demanda de agua. Además, hay una disponibilidad cada vez mayor de datos de uso de agua de baja resolución reunidos a una escala temporal y espacial fina (es decir, edificio / hogar), que son clave para permitir el desarrollo de tales modelos y acciones personalizadas de gestión de la demanda. Se han publicado conjuntos de datos abiertos sobre el uso del agua de forma anónima, por ejemplo, como productos de proyectos recientes sobre TIC y agua financiados por la Unión Europea. El objetivo de este proyecto es probar una técnica de vanguardia para el análisis de segmentación, llamada análisis de segmentación de clientes basado en el modelo de comportamientos, propuesta en Cominola et al. (2018), sobre datos reales del uso del agua por hora que se recopilaron de unos pocos cientos de hogares en Valencia (España), dentro del proyecto SmartH2O (http://smarth2o.deib.polimi.it/). El método propuesto también se comparará con otro método de segmentación de clientes propuesto en la literatura reciente por Cardell-Oliver et al. (2016). El objetivo final del proyecto es investigar si se pueden encontrar comportamientos y patrones de uso de agua heterogéneos en el conjunto de datos de muestra a través del método propuesto de segmentación del cliente, entendiendo si dichos comportamientos cambian con el tiempo y finalmente examinando si el análisis aporta información útil para respaldar acciones de gestión sobre la demanda.

[EN] Recent works in the literature belonging to the realm of urban water demand modelling and management have demonstrated how customer segmentation analysis on water use data sampled with sub-daily frequency can support the development of descriptive models of heterogeneous water use behaviors, as well as provide insights to inform demand-side water management. In addition, there is increasing availability of sub- daily resolution water use data gathered at fine temporal and spatial scale (i.e., single building/household), which are key to enable the development of such models and customized demand-side management actions. Open datasets of anonymized water usage have been released, for instance, as deliverables of recent projects on ICT and water funded by the European Union. The goal of this project is to test a state-of-the-art technique for segmentation analysis, namely the customer segmentation analysis based on eigenbehavior modelling, proposed in Cominola et al. (2018), onto real-world data of hourly water use gathered for a few hundred household in Valencia (Spain), within the SmartH2O project (http://smarth2o.deib.polimi.it/). The proposed method is also going to be benchmarked against another customer segmentation method proposed in recent literature by Cardell-Oliver et al. (2016). Ultimate goal of the project is investigating whether heterogeneous water use behaviors and patterns can be found in the sample dataset via the proposed customer segmentation method, understanding whether such behaviors change in time, and finally examining whether the analysis brings useful information to support demand-side management actions.