Fakultät für Elektro- und Informationstechnik

Lehrstuhl für Kommunikationsnetze

Prof. Dr.-Ing. Christian Wietfeld

technische universität

dortmund

Entwurf und Analyse einer adaptiven

Systemarchitektur zur Überwachung und Steuerung

von Verteilnetzen

Fabian Kurtz, Christian Hägerling, Nils Dorsch und Christian

Wietfeld

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Prof. Dr.-Ing. C. Wietfeld

Entwurf und Analyse einer adaptiven Systemarchitektur zur Überwachung

und Steuerung von Verteilnetzen

Smart Energy

Conference 2014

SmartC2Net Projektvorstellung

Anwendungsszenarien

Adaptive IKT Referenzarchitektur

Simulative Leistungsbewertung

Zusammenfassung und Ausblick

Agenda

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Entwurf und Analyse einer adaptiven Systemarchitektur zur Überwachung

und Steuerung von Verteilnetzen

Smart Energy

Conference 2014

SmartC2Net Projektvorstellung

FP7 Projekt zur Entwicklung, Implementierung und Validierung eines Smart Grid

Systems welches auf Basis einer heterogenen, nicht-exklusiven Kommunikations-

infrastruktur 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-318023 .

FP7 Projekt // Dauer: 3 Jahre // Konsortium: 2 Unternehmen, 1SME, 2 Forschungsinstitute, 2 Universitäten

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Entwurf und Analyse einer adaptiven Systemarchitektur zur Überwachung

und Steuerung von Verteilnetzen

Smart Energy

Conference 2014

Automated Meter Reading

(AMR)/ Customer Energy

Management System

(CEMS)

External Generation Site

(ExtGen)

Electrical Vehicle (EV)

Charging

Medium Voltage Control

(MVC)

Anwendungsszenarien

“Bottom-up” Strategie: von Anwendungsszenarien[1] zu Anforderungen zur Architektur

Shiftable

loads

In-house applications

Gateway

AMR

Household

appliance

Distributed Energy

Resources (DER)

Air cond.

Smart

Meter

Local

CHP

Photovoltaic

User

interface

Home Area Network (HAN)

with AMR / CEMS

Communication:

Power

Control Metering

Energy grid

Communication network

Neighbourhood Area

Network (NAN)

LVGC

Data aggregator

& Access Mngt.

Power

predictor

Cellular

network

Cellular

network

Fixed

network

to

MVGC

Cellular network

Aggre

ga

ted

me

terin

g

da

ta

Wind

turbines

Smart

Meter

Fixed/cellular

network

EMG

(CEMS)

EV charging

[1] G. Dondossola et al., “SmartC2Net Use Cases, Preliminary Architecture and Business Drivers,” Technical Report, SmartC2Net, Sept. 2013

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Entwurf und Analyse einer adaptiven Systemarchitektur zur Überwachung

und Steuerung von Verteilnetzen

Smart Energy

Conference 2014

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

Reduzierung der Datenmenge und IKT Transportanforderungen

Entwicklung des Adaptiven, robusten SmartC2Net

Doppel-Regelkreises

Adaptive Systemarchitektur

Energie Regel -Algorithmen

Energie Sensoren

Energie Aktoren

Netzwerk QoS

Parameter

Adaptierung

Netzwerk

Überwachung

Kommunikationsnetze

Drahtlos: z.B. LTE, Mobile WIMAX…

Zufällige

FehlerAttacken

Äußerer (Energie)

Regelkreis

Innerer

(Kommunikations)

Regelkreis

SmartC2Net Adaption

[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

[2]

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Entwurf und Analyse einer adaptiven Systemarchitektur zur Überwachung

und Steuerung von Verteilnetzen

Smart Energy

Conference 2014

Obere Schichten:

Informationsdynamik Kalkulator (QoS)

- Erweiterung von CIM-basierten Informations-

modellen für SmartC2Net Dienste

- Qualitätsattribute:

Diskrepanz-Wahrscheinlichkeit ist abhängig von

Verzögerungen, Paketverlusten, Informations-

dynamiken, 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 Anwendungsszenarien im Kontext der Systemarchitektur

IKT Referenzarchitektur

MVC UC

CEMS / AMR UC

EV UC

AN / WAN

AN / WAN

AN / WAN

Haushalt

LVGC

MVGC

Ext.Gen.UC

DER

Flex. Load

Netzwerk / Stromnetz Management und

Kontrolle

En

d-

ver

bra

uch

er

MV

/ L

V

Sek

un

där

e U

msp

ann

-w

erk

e

HV

/ M

V

Pri

mär

e U

msp

ann

-w

erk

e

Zen

tral

es

Man

age-

men

tEV

Ladeplatz

Legende:AMR: Advanced Meter

ReadingAN: Access Network

CEMS: Customer Energy Management System

EV: Electric VehicleDSO: Distribution

System OperatorDER: Distributed Energy

ResourcesLVG: Low Voltage Grid

MVC: Medium Voltage Control

MVG: Mid Voltage GridTSO: Transmission

System OperatorUC: Use Case

WAN: Wide Area Networks

Externe Systeme

Added Value Services

Aggregations System

AMR Daten Hub

Reservierungs-dienste

Transportnetz-betreiber

Wetterdienste

Verteilmärkte

EV Lade-station

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Conference 2014

SmartC2Net verfolgt einen

ganzheitlichen Ansatz bezüglich

Netzadaption und Rekonfiguration,

wirksam auf allen Schichten des

ISO/OSI Modells.

Mehrschichtige IKT-Adaption

Anwendung

Darstellung

Sitzung

Transport

Vermittlung

Sicherung

Physikalisch

• Technologie-Adaption (z.B. Frequenzwahl, natives QoSManagement)

• Software Defined Networking für Smart Grids

• Dienstgüte Priorisierung

• CIM basierte Informations-Modelle

• Verkehrsklassen für Smart Grid

Dienste

ISO/OSI ModellObere Schichten:

Informationsdynamik Kalkulator (QoS)

- Erweiterung von CIM-basierten Informations-

modellen für SmartC2Net Dienste

- Qualitätsattribute:

Diskrepanz-Wahrscheinlichkeit ist abhängig von

Verzögerungen, Paketverlusten, Informations-

dynamiken, 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

Mehrschichtige IKT-Adaption

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Conference 2014

App

Northbound API

OpenFlow Protokoll

Anwendungs-

ebene

Steuerebene

Datenebene

Southbound API

PriorisierungWiederherstellung

Last-

verteilung

ÜberwachungManagement

Regelung

Smart Grid AnwendungenAdaption Kommunikation

IEDIED

Ener

gie

syst

eme

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

[3] SmartC2Net Consortium, SmartC2Net Deliverable 3.2 – „Information models, M2M middleware enhancements, and environment information collection“, 2014

[3]

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Software-Defined Networking – Linkreservierung

Untersuchtes Szenario

Drei Arten von Verkehr:

Smart Grid Verkehr: TCP/MMS

Echtzeitdaten: UDP/RTP

Hintergrunddaten: TCP/FTP

Sukzessive Aufschaltung:

Hintergrunddaten

Echtzeitdaten (ab 30s)

Smart Grid Verkehr (ab 105s)

SDN Controller

Smart Grid Verkehr (MMS/TCP)

Hintergrund-daten

(TCP/FTP)

Echtzeitdaten (UDP/RTP)

Video Server

SmartC2Net Server

Gateway

[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]

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und Steuerung von Verteilnetzen

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Software-Defined Networking – Linkreservierung

Obere Route Untere Route

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

0 50 100 150 200

020

40

60

80

100

Time [s]

Data

rate

[Mb

ps]

Link Reservation forSmart Grid Traffic

Switch 2

MMSTrafficBackground Data Transfer

Background Real-Time TrafficTotal Traffic

Data

rate

[Mb

ps]

Re-routing ofBackground

Data and Real-Time Traffic

Switch 3

MMSTrafficBackground Data Transfer

Background Real-Time TrafficTotal Traffic

Time [s]

0 50 100 150 200

020

40

60

80

100

Messungen >100mal wiederholt für Statistische Signifikanz

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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

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Conference 2014

Simulative Leistungsbewertung

Maximale und Mittlere Auslastung des LTE Uplink-Kanals (PUSCH),

berechnet über alle Basisstationen (eNodeBs):

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Entwurf und Analyse einer adaptiven Systemarchitektur zur Überwachung

und Steuerung von Verteilnetzen

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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

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Entwurf und Analyse einer adaptiven Systemarchitektur zur Überwachung

und Steuerung von Verteilnetzen

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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

Zusammenfassung und Ausblick

Ziel:

Wiederstandsfähiges, Adaptives Smart Grid auf Basis heterogener IKT

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Entwurf und Analyse einer adaptiven Systemarchitektur zur Überwachung

und Steuerung von Verteilnetzen

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Danke für Ihre Aufmerksamkeit!

Kontakt

Fabian Kurtz, M.Sc.

fabian.kurtz@tu-dortmund.de

TU Dortmund

Communication Networks Institute

Lehrstuhlinhaber: Univ.Prof.Dr.C.Wietfeld