在高度数字化的世界中，人们很容易忘记了事实：电力不仅为我们的各种小工具提供了发光的显示屏，而且还为世界大部分地区提供了健康，清洁的生活空间，甚至提供了受教育的机会。许多发展家由于电气化率低而陷入贫困的恶性循环。在家里没有照明的情况下，除了农业以外，缺少增值工作的机会。孩子们不再可以在晚上做作业或学习读书。此外，还存在健康问题，通常是由在家里吸烟的壁炉或煤烟煤烟灯引起的。人们普遍认为，获得清洁能源是产生更高收入并因此摆脱贫困的跳板。这就是为什么将其确定为联合国17个可持续发展目标之一的原因。
全球范围的模型
为了帮助实现这一目标，克里斯蒂娜·多明格斯(Cristina Dominguez)博士 苏黎世联邦理工学院建筑物理研究所的学生和Empa的城市能源系统实验室的学生正在开发一种计算机模型，该模型将为农村地区的项目开发人员提供家庭用电需求的估计值。这应该能够对电网进行准确且可持续的规划。在发展家，电气化项目经常失败，因为可靠的数据确定经常分散的家庭的需求的方法几乎没有。特别是数据收集是使项目开发人员不愿进行投资的主要成本因素。例如，如果计划中的电网过大，则会将其转嫁到电价上，从而使穷人无法负担得起电力。最终，必须调整电网，一方面为人们提供长期利益，另一方面为开发人员提供有吸引力的现实投资机会。
为了收集数据，多明格斯选择了撒哈拉以南非洲地区，该地区是世界上电气化率最低的地区：“除了政治问题之外，这里的地区人烟稀少，小规模的定居点分布非常分散。这使得电气化难度更大，当然也更昂贵。”多明格斯说。作为她的博士学位的一部分 她的论文确定了肯尼亚东部约250户家庭的能源使用和需求。为了使她的模型在世界范围内适用，危地马拉和巴基斯坦的研究机构为她提供了支持，并为她提供了来自这些 的等效数据集。
分析发展
多明格斯在肯尼亚的实地调查从无法通电的家庭以及已连接电网的家庭收集数据在过去的六年内。她不仅关心记录现有能源及其需求，还关心电气化完成后的使用变化。Empa研究人员还使用日记，日记中记录了居民全天都在进行的活动，以了解他们的日常生活和需求并预测变化，这些变化将在电气化之后进行，然后进行反映在电力需求上。例如，在肯尼亚，煤油是点亮深色泥棚的重要能源。要获得煤油，通常必须走很长一段距离到经销商处。如果有可用的电源，将来可能会花费时间在家里进行增值工作。
一旦电源可用，人们就会开始采取相应的行动;他们购买电视等电器，因此功耗随之增加。但是，如果需求继续上升，电网可以继续运行多长时间?Dominguez希望将这些动态因素纳入她的模型：“在我们的本地调查中，我们询问人们在第一年或第二年用电后会购买哪种电器。然后，我们将其与已经经历此过程的家庭进行比较。” 这样，多明格斯想找出人们如何在能量可用时如何处理能量。多明格斯从她的研究中得知，工程师经常无法正确地评估这一点：“这里存在很大的偏差，通常会导致电源系统设计得太大。
量身定制的电网
为了做出准确的预测并识别消费动态，Dominguez应用了机器学习算法和数据挖掘技术。为了创建模型，研究人员将世界银行等组织的全球数据集与项目开发公司的数据相结合，以便她可以纳入其他消费模式，例如季节性波动。然后使用来自肯尼亚，巴基斯坦和危地马拉的实地数据对三个优先区域进行验证。小型电网公司还提供了用电量数据，以换取根据当地条件测试其模型的机会。
克里斯蒂娜·多明格斯(Cristina Dominguez)的方法突显了几乎没有任何基础设施的发展家所面临的问题：尽管存在电气化技术的可能性，并且太阳能技术使这种技术的成本降低，但在疲软的经济环境中进行投资时必须谨慎考虑。否则，电力用户存在过度负债的严重风险，在最坏的情况下，运营公司也存在过度负债的风险，这很可能加剧贫困并阻止其他人在这些领域进行投资。多明格斯的计算机模型具有克服至少一个电气化障碍的潜力，从而为摆脱贫困提供了动力。
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