Energy Research Centre 2020-04-10 NADA Version 4 Domestic Electrical Load Survey 1994-2014 DELS 1994-2014 zaf-eskom-su-uct-dels-1994-2014-v1 Eskom University of Cape Town University of Stellenbosch

City of Cape Town

City of Johannesburg

City of Tshwane

eThekwini Municipality

Msunduzi Municipality

Mantsopa Municipality

Nelson Mandela Bay Municipality

Stellenbosch Municipality

Schalk Heunis Wiebke Toussaint Council for Scientific and Industrial Research Marcus Dekenah Consulting NADA Department of Minerals and Energy Affairs (now: Department of Energy) Eskom Research South African National Energy Development Initiative CESAR Programme DataFirst Household Survey [hh] Eskom, Stellenbosch University & University of Cape Town. Domestic Electrical Load Survey 1994-2014 [dataset]. Version 1. Johannesburg: Eskom, Cape Town: UCT, Stellenbosch: SU [producers], 2014. Cape Town: DataFirst [distributor], 2019. DOI: https://doi.org/10.25828/kzer-gd88 v1: edited, anonymised data for licensed distribution Version 1 electrical household load data domestic electrification power quality electricity consumption energy rural residential appliance This dataset contains the survey data collected as a compnent of the National Rationalised Specification Load Research (NRSLR) Programme. The NRSLR Programme is a joint academic-public-private research effort to collect electricity consumption data to inform South Africa’s electrification strategy. The survey, initially known as the National Load Research Tracking Study, was undertaken from 1994 to 2014 and covered South Africa and Namibia. Two questionnaires were used for survey data collection, one from 1994 - 1999 and one from 2000 - 2014. The NRS Load Research Programme was started in 1994 to provide inputs towards policy development and technical design guidelines for the domestic electricity distribution business in South Africa. The programme was overseen by the National Rationalised Specification (NRS) 034 Working Group at Eskom. Under this programme the Domestic Electrical Load (DEL) Study (also referred to as the Domestic Load Research Project) was designed and managed to collect electricity meter readings and conduct an annual socio-demographic survey of metered households. The resulting DEL data collection and research outputs present a collaborative, multi-party public-academic-private collaboration. Initiated by Dr Ron Herman (Stellenbosch University) and Prof. Trevor Gaunt (University of Cape Town), the study was promoted by the NRS 034 Working Group established within Eskom for this purpose. Early funders and collaborators included the Department of Minerals and Energy Affairs (now Department of Energy), the Council for Scientific and Industrial Research, as well as Stellenbosch, eThekwini and Nelson Mandela Bay Municipalities. From 1994 to 2009 eight municipalities contributed to data collection. Eskom Research, Testing and Development became actively involved in the study in 1997. Eskom survey data is only available from 2000. From 2001 onwards Eskom was the major data contributor and funder of the study. Prior to 1994, the National Energy Council and Development Bank of Southern Africa funded the development of the data loggers used in the study, as well as early research efforts by Dr Ron Herman and J.J. Kritzinger that influenced the study. This study made a major contribution to the electrification of South African households and enabled Eskom and municipalities to accurately forecast and right-size new power transmission and distribution infrastructure. The research outputs in power engineering that emerged from the data collected in this study, such as the Hermann-Beta distribution and the Geo-based Load Forecasting Standard, informed the design of South Africa's power system and have been used in the design of power grids in other developing countries. South Africa The study had national coverage. The lowest unit of geographic aggregation is suburb/settlement. Households and individuals The survey covers electrified households that received electricity either directly from Eskom or from their local municipality. Particular attention was devoted to rural and low income households, as well as surveying households electrified over a range of years, thus having had access to electricity from recent times to several decades. Sample survey data The scope of the South African Domestic Electrical Load Survey data includes: Households: Household characteristics, occupant demographics of gender and age, education, employment, income, income sources, number of household occupants with income, dwelling ownership, gender of head of household, Dwelling: Dwelling characteristics, wall material, roof material, floor area, ceiling, insulation, rooms, water source, out-buildings, circuit breaker, business use Appliances: Appliance characteristics, stove, hotplate, kettle, heater, iron, geyser, washing machine, TV, HiFi radio, lights, fridge, freezer, microwave, tumble dryer, broken appliances, appliance usage Behaviours: Cooking, heating, alternative fuels, paraffin, gas, wood, charcoal, coal, Electricity: Time electrified, power quality, lights dimming, power outages, power trips van der Bank Research and Training The household surveys were performed in addition to electrical metering to provide socio-demographic, dwelling, and economic information on the households. The household survey was thus guided by the physical requirements and constraints of domestic electrical load metering. An overview of the sampling methodology for the load metering is described in the metadata for the DELMS dataset. The annual sample design is detailed in project reports (external resources of the DELMS dataset). Every year before the winter survey collection period, site referencing was done to ensure that data loggers were metering the correct households. In the case where errors were encountered (for example if a logger or wire had been moved and reconnected incorrectly after a routine municipal maintenance procedure), the household to be surveyed was updated to correspond with the household that had been metered. Thus the target list for the household survyes was established and validated every year. Face-to-face [f2f] The questionaires were updated once in 1999 to incoporate lessons learned from the early study years. This data thus contains two subsets of survey responses - surveys from 1994 to 1999 capture responses to the first questionaire. Some of the existing questions in the questionaires used from the 2000 were rephrased. Additional questions were also added to the original questionnaire. Data collection was thus consistent from 1994 to 1999, and again from 2000 to 2014. Surveys were done every May to August (inclusive). When access was difficult, briefings with a body corporate, estate managers or the traditional leaders in the area were facilitated to smoothen access to households. The survey was done with a representative household member who provided information about the household. Where possible, this was the head of the family living in the house. Where the family head was not available, this was a resident or visiting family member. TRAINING of enumerators A briefing session was conducted prior to field surveys every year. Municipal enumerators did not receive special training , as surveys were usually done on the job. INTERVIEW LANGUAGE and LENGTH Interviews were conducted in the language of the household and translated to English by the enumerator during the survey interaction. Interview length depended on the type of customers and typically took 15 minutes. FEEDBACK of field teams Feedback was received after data was captured at every site. The field data collection team was responsible for data capturing and bug fixing based on the output of an automated quality checking process. PILOT SURVEY No official pilot survey was done, but as the study underwent continuous improvement over its entire duration, early surveys can be viewed as pilots. CORRECTIVE ACTIONS At the end of the winter collection period problems and improvements for the following year were discussed and where possible incorporated. Resampling was not done, but households were visisted up to 3 times to service 'not at home' households. Data is provided as is and no weightings have been applied. This dataset has been produced by extracting all tables other than the Profiletable from the original NRS Load Research SQL database using the saveTables and saveAnswers functions from the delretrieve python package (https://github.com/wiebket/delretrieve: release v1.0). Full instructions on how to use delretrieve to extract data are in the README file contained in the package. De-identification: De-identification was done in the process of extracting the data from the SQL database with the delretrieve package. Personal information has been removed from the survey responses by replacing responses with an 'a' in the dataset. De-identified variables are names of survey respondents and household owners, all street and postal addresses, erf numbers and all telephone numbers. Documents with full details of the variables that have been anonymised are included as external resources. Group Table: The parent-child hierarchy of the groups table was deconstructed into levels and reconstructed as a 4-level multi-index table with the following levels: Level 1 - domestic / non-domestic Level 2 - Survey type : Eskom LR, NRS LR, Namibia [domestic] / Clinics, Shops, Schools [non-domestic] Level 3 - Years Level 4 - Locations Missing Values: Other than de-identification and reshaping the groups table no post-processing was done and all database records, including missing values, are stored exactly as retrieved. Survey enumerators were instructed to obtain at least an 80% response rate within a particular location (suburb or settlement). Revisits would be done until this target was reached and individual homes were revisited up to 3 times. Throughout the study during the course of the data collection process data editing of survey responses was done in a number of stages before data entry into the database. Site referencing: Every year the site references were gathered at each site, captured and verified (February - May). This was used to produce the target list for the socio-demographic surveys. Once socio-demographics from surveys were returned, they were used together with the target list to link them to instruments. The link between survey responses and observational profiles in the links table was validated annually. Quality control during data collection: Surveys were collected one site at a time, typically with 4 enumerators and one controller. The supervisor ensured standardisation of data collection, manage logistics and liaison and to visually verify all returned surveys on the day of data collection, thus identifiying any 'illegal' data entries. Typically the work at each site would take 2 - 3 days to collect up to 60 surveys. Upper management visited every site over a number of years. Thus a portion of sites was visited annually. These visits were planned to coincide with survey collection. Missing surveys: Eskom got involved in the study in 1997, but Eskom survey data is only available from 2000 onwards. No survey data was collected in 2007 and 2011. Some anecdotal events were recorded in Eskom Annual Reports. DataFirst Eskom, Stellenbosch University & University of Cape Town. Domestic Electrical Load Survey 1994-2014 [dataset]. Version 1. Johannesburg: Eskom, Cape Town: UCT, Stellenbosch: SU [producers], 2014. Cape Town: DataFirst [distributor], 2019. DOI: https://doi.org/10.25828/kzer-gd88 Licensed use files, available for non-commercial use only answers 0 4 answers_blob_anonymised 0 52 answers_char_anonymised 0 52 answers_number_anonymised 0 250 groups 0 7 links 0 5 profiles 0 8 profilesummary 0 9 qconstraints 0 8 questionaires 0 4 questions 0 7 recorderinstall 0 7 id appliance dist_base behaviour number_of_females appliance_usage appliance ownership dwelling_characteristics location income_generation Monthly household income and income generation potential. Includes employed, part time employed and pensioners details. occupants number_of_males totals unemployed part_time_employed pensioners AnswerID AnswerID AnswerID AnswerID AnswerID QuestionaireID QuestionaireID QuestionaireID QuestionaireID QuestionaireID EnteredBy EnteredBy EnteredBy EnteredBy EnteredBy lock lock lock lock lock AnswerID AnswerID AnswerID AnswerID AnswerID 1 2 30 3 32 4 33 5 35 6 41 7 111 8 42 9 44 10 26 11 28 12 46 13 48 14 50 15 52 16 54 17 56 18 58 19 60 20 62 21 64 22 67 23 68 24 70 25 72 26 74 27 76 28 78 29 80 30 82 31 84 32 86 33 88 34 90 35 92 36 230 37 479 38 98 39 100 40 480 41 103 42 113 43 115 44 117 45 169 46 121 47 123 48 125 49 127 50 129 51 131 52 133 53 135 54 137 55 171 56 141 57 143 58 145 59 147 60 149 61 151 62 153 63 155 64 157 65 159 66 161 67 163 68 165 69 167 70 173 71 175 72 177 73 179 74 181 75 183 76 185 77 187 78 189 79 191 80 193 81 195 82 197 83 199 84 201 85 203 86 205 87 207 88 209 89 211 90 213 91 215 92 217 93 219 94 221 95 223 96 225 97 227 98 229 99 31 100 34 101 481 102 43 103 482 104 27 105 45 106 47 107 49 108 51 109 53 110 55 111 57 112 59 113 61 114 63 115 65 116 66 117 69 118 71 119 483 120 75 121 77 122 79 123 81 124 83 125 85 126 484 127 89 128 91 129 93 130 95 131 97 132 99 133 101 134 104 135 106 136 108 137 110 138 112 139 170 140 172 141 118 142 120 143 122 144 124 145 126 146 128 147 130 148 132 149 134 150 136 151 174 152 140 153 142 154 176 155 146 156 148 157 150 158 152 159 154 160 156 161 158 162 160 163 162 164 164 165 166 166 168 167 178 168 180 169 182 170 184 171 186 172 188 173 190 174 192 175 194 176 196 177 198 178 200 179 202 180 204 181 206 182 485 183 214 184 216 185 218 186 220 187 222 188 224 189 226 190 228 191 486 192 487 193 488 194 489 195 490 196 501 197 553 198 557 199 592 200 231 201 232 202 233 203 234 204 235 205 236 206 305 207 238 208 492 209 494 210 496 211 503 212 500 213 505 214 507 215 509 216 511 217 513 218 515 219 517 220 519 221 521 222 523 223 525 224 527 225 529 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