Entwurf und Analyse einer adaptiven Systemarchitektur zur Überwachung und Steuerung von Verteilnetzen

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1 Entwurf und Analyse einer adaptiven Systemarchitektur zur Überwachung und Steuerung von Verteilnetzen Fabian Kurtz, Christian Hägerling, Nils Dorsch und Christian Wietfeld Fakultät für Elektro- und Informationstechnik Prof. Dr.-Ing. Christian Wietfeld

2 Agenda SmartC2Net Projektvorstellung Anwendungsszenarien Adaptive IKT Referenzarchitektur Simulative Leistungsbewertung Zusammenfassung und Ausblick Folie 2

3 SmartC2Net Projektvorstellung FP7 Projekt // Dauer: 3 Jahre // Konsortium: 2 Unternehmen, 1SME, 2 Forschungsinstitute, 2 Universitäten FP7 Projekt zur Entwicklung, Implementierung und Validierung eines Smart Grid Systems welches auf Basis einer heterogenen, nicht-exklusiven Kommunikationsinfrastruktur robust auf technische und nicht technische Fehler reagiert. Verbreitung Erneuerbarer Energien, d.h. Windkraftanlagen, PV, etc. Zunehmender Marktanteil von Elektromobilen (EV) Konsumenten treten als Energie Produzenten auf: Prosumenten Intelligente Zähler (Smart Meter, SM) ermöglichen eine Laststeuerung Stabiler Betrieb des Energienetzes erfordert zunehmend komplexe Überwachung und Regelung Es wird ein neuer Ansatz für die IKT Architektur von Smart Grids benötigt This project has received funding from the European Union s Seventh Framework Programme for research, technological development and demonstration under grant agreement no. FP7-ICT Folie 3

4 Aggregated metering data technische universität Anwendungsszenarien Automated Meter Reading (AMR)/ Customer Energy Management System (CEMS) External Generation Site (ExtGen) Electrical Vehicle (EV) Charging Medium Voltage Control (MVC) Power Communication: Metering Control In-house applications Smart Meter Air cond. Household appliance Shiftable loads Gateway AMR EMG (CEMS) User interface CHP Distributed Energy Resources (DER) Bottom-up Strategie: von Anwendungsszenarien [1] zu Anforderungen zur Architektur Smart Meter Photovoltaic Local Home Area Network (HAN) with AMR / CEMS Fixed/cellular network Wind turbines Energy grid LVGC Power predictor Data aggregator & Access Mngt. network Communication network Cellular network Fixed to MVGC Neighbourhood Area Network (NAN) Cellular network [1] G. Dondossola et al., SmartC2Net Use Cases, Preliminary Architecture and Business Drivers, Technical Report, SmartC2Net, Sept EV charging Cellular network Folie 4

5 Adaptive Systemarchitektur Widerstandsfähigkeit und Interoperabilität Variabilität der IKT-Netze beeinflusst (a) Qualität der von energietechnischen Geräten gewonnenen Eingangsdaten (b) Aktualität/Reaktionszeit der auszuführenden Schaltbefehle Adaptive Communication Adaptive Überwachungsstrategien Regulierung der Frequenz und Granularität Adaptive Regelungsstrategien Zufällige Fehler Netzwerk Überwachung Reduzierung der Datenmenge und IKT Transportanforderungen Energie Regel -Algorithmen SmartC2Net Adaption Innerer (Kommunikations) Regelkreis Energie Sensoren Energie Aktoren Netzwerk QoS Parameter Adaptierung Kommunikationsnetze Drahtlos: z.b. LTE, Mobile WIMAX [2] Äußerer (Energie) Regelkreis Attacken Entwicklung des Adaptiven, robusten SmartC2Net Doppel-Regelkreises [2] C. Hägerling, F. Kurtz, R. Løvenstein Olsen und C. Wietfeld, Communication Architecture for Monitoring and Control of Power Distribution Grids over Heterogeneous ICT Networks,IEEE Energy Conference (Energycon), Dubrovnik, Croatia, Mai 2014 Folie 5

6 Endverbraucher MV / LV Sekundäre Umspannwerke HV / MV Primäre Umspannwerke technische universität IKT Referenzarchitektur Obere Schichten: Informationsdynamik Kalkulator (QoS) - Erweiterung von CIM-basierten Informationsmodellen für SmartC2Net Dienste - Qualitätsattribute: Diskrepanz-Wahrscheinlichkeit ist abhängig von Verzögerungen, Paketverlusten, Informationsdynamiken, Zugriffsstrategien Informationsgenauigkeit - Definition von Verkehrsklassen und QoS Parametern für Smart Grid Anwendungen Zwischenschichten: Netzschicht Adaption / Datenratenschätzer - Verkehrsumleitung und adaptive Netzkonfiguration durch Software-Defined Networking (SDN) für Smart Grids Untere Schichten: Rekonfiguration der IKT Technologieparameter Re- und proaktive Regelung der Zugangstechnologien Frequenzanpassung für Szenarien in (z.b. CEMS) und außerhalb von Gebäuden Ext.Gen. UC MVC UC DER Flex. Load EV Ladestation EV UC EV Ladeplatz Netzwerk / Stromnetz Management und Kontrolle AN / WAN MVGC AN / WAN LVGC AN / WAN Haushalt CEMS / AMR UC Legende: AMR: Advanced Meter Reading AN: Access Network CEMS: Customer Energy Management System EV: Electric Vehicle DSO: Distribution System Operator DER: Distributed Energy Resources LVG: Low Voltage Grid MVC: Medium Voltage Control MVG: Mid Voltage Grid TSO: Transmission System Operator UC: Use Case WAN: Wide Area Networks Externe Systeme Added Value Services Aggregations System AMR Daten Hub Zentrales Management Reservierungsdienste Transportnetzbetreiber Wetterdienste Verteilmärkte Anwendungsszenarien im Kontext der Systemarchitektur Folie 6

7 Mehrschichtige IKT-Adaption Obere Schichten: Informationsdynamik Kalkulator (QoS) - Erweiterung von CIM-basierten Informationsmodellen für SmartC2Net Dienste - Qualitätsattribute: Diskrepanz-Wahrscheinlichkeit ist abhängig von Verzögerungen, Paketverlusten, Informationsdynamiken, Zugriffsstrategien Informationsgenauigkeit - Definition von Verkehrsklassen und QoS Parametern für Smart Grid Anwendungen Zwischenschichten: Netzschicht Adaption / Datenratenschätzer - Verkehrsumleitung und adaptive Netzkonfiguration durch Software-Defined Networking (SDN) für Smart Grids Untere Schichten: Rekonfiguration der IKT Technologieparameter Re- und proaktive Regelung der Zugangstechnologien Frequenzanpassung für Szenarien in (z.b. CEMS) und außerhalb von Gebäuden ISO/OSI Modell Anwendung Darstellung Sitzung Transport Vermittlung Sicherung Physikalisch CIM basierte Informations-Modelle Verkehrsklassen für Smart Grid Dienste Software Defined Networking für Smart Grids Dienstgüte Priorisierung Technologie-Adaption (z.b. Frequenzwahl, natives QoS Management) Mehrschichtige IKT-Adaption SmartC2Net verfolgt einen ganzheitlichen Ansatz bezüglich Netzadaption und Rekonfiguration, wirksam auf allen Schichten des ISO/OSI Modells. Folie 7

8 Energiesysteme technische universität Software-Defined Networking für Smart Grids Mehrschichtiges SDN für Smart Grids Steigert die Flexibilität, Widerstandsfähigkeit und Konfigurierbarkeit Schnittstelle zwischen Smart Grid Anwendungen und IKT Adaption SDN als Plattform für den Doppelten-Regelkreis Anwendungsebene App Northbound API Wiederherstellung Priorisierung Lastverteilung Adaption Kommunikation Management Überwachung Regelung Smart Grid Anwendungen Steuerebene Southbound API OpenFlow Protokoll Datenebene IED IED [3] [3] SmartC2Net Consortium, SmartC2Net Deliverable 3.2 Information models, M2M middleware enhancements, and environment information collection, 2014 Folie 8

9 Software-Defined Networking Linkreservierung Untersuchtes Szenario Drei Arten von Verkehr: Smart Grid Verkehr: TCP/MMS Echtzeitdaten: UDP/RTP Hintergrunddaten: TCP/FTP Hintergrunddaten (TCP/FTP) SmartC2Net Server Smart Grid Verkehr (MMS/TCP) Sukzessive Aufschaltung: Hintergrunddaten Video Server Echtzeitdaten (UDP/RTP) Gateway Echtzeitdaten (ab 30s) Smart Grid Verkehr (ab 105s) SDN Controller [4] N. Dorsch, F.Kurtz, H. Georg, C. Hägerling und C. Wietfeld, Software-Defined Networking for Smart Grid Communications: Applications, Challenges and Advantages, Proceedings of IEEE SmartGridComm 2014, Venice, Italy, November 2014 [4] Folie 9

10 Datarate [Mbps] Datarate [Mbps] technische universität Software-Defined Networking Linkreservierung Obere Route Untere Route MMSTraffic Background Data Transfer Background Real-Time Traffic Total Traffic Switch 2 MMSTraffic Background Data Transfer Background Real-Time Traffic Total Traffic Link Reservation for Smart Grid Traffic Re-routing of Background Data and Real- Time Traffic Time [s] Time [s] Switch 3 Exklusive Nutzung der oberen Route durch Smart Grid MMS Verkehr ab 105s Hintergrunddaten und Echtzeitverkehr umgeleitet über die untere Route, wodurch die Einhaltung der Dienstgüte sichergestellt wird Messungen >100mal wiederholt für Statistische Signifikanz Folie 10

11 Simulative Leistungsbewertung 3692 Haushalte 738 davon mit LTE basiertem AMR/CEMS Simulationsparameter Bandbreite: 20MHz (FDD) 1,9GHz Band Keine WAN Verzögerung TCP/IP Protokoll 10Gbit/s Ethernet Kernnetz Kanalmodell: Walfisch-Ikegami Szenario: Auslesen der Smart Meter 15min Intervalle 716kB Daten pro Übertragung CEMS Simulationsszenario der Region Støvring (Dänemark) mit LTE- Kommunikationsinfrastruktur [5] SmartC2Net Consortium, SmartC2Net Deliverable 5.2 Comprehensive assessment: Fault & Attack Analysis and Integrated Simulation Frameworks Preliminary, 2014 Folie 11

12 Simulative Leistungsbewertung Maximale und Mittlere Auslastung des LTE Uplink-Kanals (PUSCH), berechnet über alle Basisstationen (enodebs): Folie 12

13 Simulative Leistungsbewertung Ende zu Ende Verzögerung einzelner Nachrichten auf der Anwendungsschicht Verzögerungen bis zu ca. 45s 90% der Nachrichten erfahren eine Verzögerung >2s Wenige unter ~0,15s relativ hohe Verzögerung, innerhalb zulässiger Parameter des Anwendungsszenarios Folie 13

14 Zusammenfassung und Ausblick Anforderungen zukünftiger Smart Grids mittels Bottom-up Ansatz über Anwendungsszenarien identifiziert Entwicklung des Adaptiven, robusten SmartC2Net Doppel-Regelkreises als neuartigen Ansatz für die Überwachung und Regelung von Smart Grids Mehrschichtige IKT-Adaption auf Basis von Software-Defined Networking Kreuzvalidierung: Prüfstände und Simulationen Nächste Schritte: Integration der im Rahmen von SmartC2Net entwickelten Systeme in physikalische Prüfstände zwecks Kreuzvalidierung mit Simulationsergebnissen Ziel: Wiederstandsfähiges, Adaptives Smart Grid auf Basis heterogener IKT Folie 14

15 Danke für Ihre Aufmerksamkeit! Kontakt Fabian Kurtz, M.Sc. TU Dortmund Communication Networks Institute Lehrstuhlinhaber: Univ.Prof.Dr.C.Wietfeld Folie 15

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