Itron Inspire

Energy Impacts of the Internet of Things

February 11, 2015

At the Itron Utility Week 2014 Conference, I reported on Itron’s foray into the Internet of Things (IoT) with the new Riva platform. Now that I am aware of the IoT, I see it everywhere in the media.

In January, Samsung’s CEO stated at the 2015 Consumers Electronic Show (CES) that 90 percent of Samsung’s products will be able to connect to the internet by 2017. While this news is exciting from a technology perspective, what are the implications for energy forecasting? After all, technology must be powered.

In my first guess, I hypothesized that the electric consumption of the sensors would be overwhelmed by the savings from energy efficiency gains from smart applications, resulting in declining electric consumption. The basis for this theory is that sensors use very little power. But, data for the future power consumption of smart appliances are hard to obtain.

Listening to interviews and reviews from CES, I now have a second projection of electric consumption impacts from SmartThings CEO Alex Hawkinson. Samsung acquired SmartThings in 2014 as a key component in the move to IoT. Buried in a CES interview, Hawkinson states, “The energy savings [by using SmartThings] can be 20 to 30 percent per month in a household.”

Assuming the average household in the United States uses about 11,800 kWh/year (EIA’s 2012 estimate), the savings is between 2,160 kWh and 3,540 kWh. That’s up to $354/year (assuming $0.10/kwh). Is Mr. Hawkinson optimistic? Pessimistic? Realistic? While I don’t know the source of Mr. Hawkinson’s estimates, I feel comfortable that IoT’s impact is at worst neutral but likely to continue contributing to the slow decline in residential average use.
 

By Mark Quan


Principal Forecast Consultant


Mark Quan est consultant principal en prévisions au sein de la division des prévisions d'Itron. Depuis qu'il a rejoint Itron en 1997, M. Quan s'est spécialisé dans les solutions de prévision énergétique à court et à long terme, ainsi que dans les projets de recherche sur la charge. Quan a développé et mis en œuvre plusieurs systèmes de prévision automatisés pour prédire la demande système du lendemain, les profils de charge et la consommation au détail pour des entreprises aux États-Unis et au Canada. Les solutions de prévision à court terme comprennent des systèmes pour le « Midwest Independent System Operator » (MISO) et le « California Independent System Operator » (CAISO). Les solutions de prévision à long terme comprennent le développement et le soutien des prévisions à long terme (ventes et clients) pour des clients tels que « Dairyland Power » et « Omaha Public Power District ». Ces prévisions comprennent des informations sur l'utilisation finale et les impacts de la gestion de la demande dans un cadre économétrique. Enfin, Quan a participé à la mise en œuvre de systèmes de recherche de charge, notamment chez Snohomish PUD. Avant de rejoindre Itron, Quan a travaillé dans les secteurs du gaz, de l'électricité et de l'entreprise chez Pacific Gas and Electric Company (PG&E), où il a participé à la restructuration du secteur, à la planification de l'électricité et à la planification du gaz naturel. M. Quan est titulaire d'un master en recherche opérationnelle de l'université de Stanford et d'une licence en mathématiques appliquées de l'université de Californie à Los Angeles.


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