An IoT and AI-Based Framework for Real-Time Energy Monitoring and Cost Forecasting
IoTとAIに基づくリアルタイムエネルギー監視とコスト予測のためのフレームワーク (AI 翻訳)
Masood, Abdulrahman Othman, Asaad, Khaleel Ibrahim, Mohammed, Hasan Ramadhan
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本研究は、低コストのRaspberry Piエッジゲートウェイを用いたIoTベースの需要側管理（DSM）と短期負荷予測（STLF）フレームワークを提案する。クルディスタン地域の実測データを用いた検証の結果、Random ForestモデルがRMSE 0.1152 kW、R² 0.9858と最良の性能を示した。このフレームワークは発展途上国の24時間電力供給下でのエネルギー監視とコスト予測に有効である。
English
This paper proposes an IoT-based Demand Side Management and Short-Term Load Forecasting framework using a low-cost Raspberry Pi edge gateway. Validated with field data from Kurdistan, the Random Forest model achieved RMSE 0.1152 kW and R² 0.9858, demonstrating effectiveness for real-time energy monitoring and cost forecasting in developing countries transitioning to 24/7 electricity supply.
Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.
📝 gxceed 編集解説 — Why this matters
日本のGX文脈において
日本では高精度な電力需要予測と省エネ監視がスマートグリッドやデマンドレスポンスの重要な要素であり、本フレームワークの低コスト性は中小企業や地域コミュニティへの応用可能性を示唆する。ただし、日本では既に高度なAMIやHEMSが普及しており、技術的にはやや基礎的な位置づけだが、国際展開の観点から参考になる。
In the global GX context
This framework addresses energy efficiency in developing countries, a critical gap in global GX efforts. It demonstrates how low-cost IoT and ML can empower consumers under multi-tier tariffs, contributing to demand-side management and cost reduction. The methodology is transferable to other emerging economies where granular consumption data is scarce.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Provides a validated low-cost IoT-ML pipeline for load forecasting with comparison of regression models, useful for researchers in demand-side management and edge computing.
🏢実務担当者:Offers a practical, affordable solution for real-time energy monitoring and cost forecasting that can be deployed in residential or small commercial settings.
🏛政策担当者:Demonstrates the potential of smart tariff designs and consumer engagement through technology, relevant for energy regulators in developing countries.
📄 Abstract（原文）
Developing countries are increasingly transitioning to continuous 24/7 electricity supply through multi-tier tariff systems. While improving reliability, this transition imposes a financial strain on consumers struggling to manage real-time consumption. This paper proposes a novel IoT-based Demand Side Management (DSM) and Short-Term Load Forecasting (STLF) framework utilizing an inexpensive Raspberry Pi 3 Model B edge gateway. The system was validated using high-resolution field measurements from the Runaki project in Zakho, Kurdistan, collected between December 1, 2025, and April 1, 2026. Among the four regression algorithms evaluated—Linear Regression, SVR, XGBoost, and Random Forest—the Random Forest model demonstrated superior performance, achieving a Root Mean Square Error (RMSE) of 0.1152 kW and an R-squared (R2) of 0.9858.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- Zenodo https://zenodo.org/records/21438192first seen 2026-07-20 04:14:55
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gxceed は公開メタデータに基づく研究支援データセットです。要約・翻訳・解説は AI 支援で生成されています。 最終的な解釈・検証は利用者が原典資料に基づいて行うことを前提とします。