Smart grid: enjeux et challenges en recherche et forma6on

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1 Smart grid: enjeux et challenges en recherche et forma6on Olivier Sentieys IRISA/ENSSAT Université de Rennes 1

2 Smart Grid Généra6on pilote la demande Technologies de réduc6on et d op6misa6on de l énergie Intégra6on des énergies renouvelables devient plus facile et efficace «prix d énergie plus bas quand le vent souffle» hyp:// energy- system 2

3 Architecture Applica6on Ges6on de l informa6on Infrastructure de communica6on Monitoring et contrôle Composants de puissance INSTITUT DE RECHERCHE EN INFORMATIQUE ET SYSTEMES ALEATOIRES 15 mars

4 Architecture Applica6on Limite des risques, nivellement des charges Ges6on de l informa6on Ges6on de l accès aux données distribuées Infrastructure de communica6on Monitoring et contrôle Composants de puissance Fibre op6que, sans fil Protocoles et réseaux de communica6on Capteurs et ac6onneurs intelligents Réseaux de capteurs sans fil Electronique de puissance Automa6que et contrôle 4

5 Smart Microgrid Réseau électrique localisé à une zone généra6on électricité, transmission et stockage ayant les capacités de répondre et de s adapter de façon dynamique à sa charge cogénéra6on et ajustement à la demande Plateforme d expérimenta6on pour des recherches en smartgrid 5

6 Bâ6ments - immeubles Plus de 70% de la consomma6on électrique des USA Bonne cible pour analyser et réduire l énergie consommée Exemple microgrid du campus de l Université de Californie à San Diego [DOE05] [Aga10] 6

7 Bâ6ments Etude énergé6que Immeubles de bureau Répar66on sur un jour Jour d été (Californie) [CCEUS] 7

8 Challenges en Smart Grid Mesure et contrôle de l énergie Temps réel, sur plusieurs échelles Détec6on d occupa6on (immeuble, bureau) Capteurs et algorithmes Collecte et ges6on des données Du filaire au sans- fil Op6misa6on et contrôle de l énergie Analyse et fusion des données 8

9 I. Mesure et contrôle de l énergie Mesure précise à plusieurs niveaux Iden6fier l énergie dominante Analyse des tendances à long terme Nombreuses offres commerciales Voir e.g. hyp:// Des efforts de recherche [Jiang2009][Kim2009] Challenges Granularité de la mesure et du contrôle Coût de l installa6on et de son déploiement 9

10 Mesure et contrôle de l énergie ViridiScope permet l es6ma6on en temps réel des équipements [Kim09] Concept de «Indirect Power Monitoring» Environnement de calibra6on automa6que des capteurs Magne6c Acous6c Light 10

11 Mesure et contrôle de l énergie hyp://energy.ucsd.edu, immeuble CSE 11

12 Mesure et contrôle de l énergie hyp://energy.ucsd.edu, immeuble CSE 12

13 Ven6la6on détaillée de l énergie Prises, serveurs, éclairage, mécanique 13

14 Ordinateur de bureau Avec ges6on de veille intelligente 14

15 II. Détec6on d occupa6on Détec6on et suivi précis de l occupa6on capteurs + algorithme de détec6on réduc6on de l énergie lumière, HVAC (Hea7ng, Ven7la7ng, and Air Condi7oning) Capteurs Passive infrared (PIR) Détec6on de mouvement Inconvénient: ligne de vue, erreurs de décisions (pos., nég.) Autres capteurs: ultrasons, acous6que, interrupteurs magne7c reed, CO2 Réseau de cameras Ac6vité ordinateur et réseau Systèmes hybrides 15

16 Détec6on d occupa6on Algorithme de détec6on d occupa6on e.g. PIR + reed switch reed switch = porte ouverte ou fermée porte ouverte = pièce occupée capteur PIR = mouvement porte fermée =? événement fermeture de porte + mouvement = occupée Que décider si un visiteur ferme la porte d un bureau alors que son occupant est sta6que à son bureau?» con6nuer détec6on PIR + temporisa6on [Aga10] 16

17 Détec6on d occupa6on [Aga10] 17

18 Détec6on d occupa6on: précision [Aga10] 18

19 Détec6on d occupa6on: gains [Aga10] 19

20 III. Op6misa6on et contrôle Analyser les données issues des capteurs prises, pièce, étage, microgrid, etc. informa6on d occupa6on, trafic réseau, etc. Controller les charges dominantes HVAC (10% - 35%) Equipements IT (25% - 40%) Eclairage (9% - 15%) Serveurs de calcul (y compris refroidissement) (30% - 40%) Ges6on de l énergie au niveau de la grille locale (microgrid) 20

21 Équipements IT «Eteindre les équipements non u6lisés» Un ordinateur consomme 60-75W si il ne fait rien! U6liser des modes de veille ou de faible consomma6on en cas d u6lisa6on faible Mode veille consomme ~1W Mais réveiller son PC peut être long et une machine en veille ne peut pas répondre à des requêtes externes 21

22 Équipements IT Wake- on- Lan «paquet magique» de réveil con6ent FF FF FF FF FF FF suivi de 16 fois l adresse MAC cible Somniloquy [Aga09] 22

23 Ges6on de l énergie: grille locale Ges6on des sous- systèmes Recharge des véhicules électriques, chauffage, eau Décaler les calculs sur les serveurs Ges6on de mul6ples sources d énergie Varia6on de produc6on des énergies renouvelables Signaux (prix) depuis l énergie importée e.g. Périodes d électricité moins cher ou généra6on d énergie intensive depuis une cellule PV peuvent être u6lisées pour du stockage d énergie ou chauffage/ refroidissement d immeubles 23

24 IV. Collecte et ges6on des données Communica6ons filaires ont un fort coût d installa6on Les réseaux de capteurs sans- fil (wireless sensor networks, WSN) sont de plus en plus u6lisés Réseau dense de nœuds captant le monde physique et communiquant en liaison sans- fil Domaine de recherche très ac6f Standards: IEEE , Zigbee, Bluetooth LE Sensor and/or relay 24

25 Réseaux de capteurs (WSN) Déploiement simplifié, tolérant aux pannes Pas de maintenance ou de remplacement des piles Caractéris6ques réseau Faible distance moyenne Volume limité de données Routage mul6- sauts Faible coût, faibles dimensions Longue autonomie, faible consomma-on Vers des nœuds de capteurs autonomes en énergie mw en ac6vité, 10uW en moyenne 25

26 Nœuds autonomes en énergie? Un nœud est limité par l énergie qu il peut stocker ou récupérer dans son environnement Besoin d une réduc6on dras6que de l énergie consommée [CEA Le6] 26

27 Plateforme PowWow: power op6mized hardware/so ware framework for wireless motes Matériel open source développé à l IRISA/INRIA MSP430+CC2420 Ges6on puissance (sleep, wake- up) FPGA pour accéléra6on matérielle Gains de 100x en énergie Ges6on dynamique tension/fréquence 30%- 50% réduc6on hyp://powwow.gforge.inria.fr Protocoles MAC par rendez- vous asynchrones 12x- 15x moins de consomma6on que pour le même scénario applica6f 27

28 Récupéra6on d énergie STMicroelectronics Micro- générateur d énergie à effet thermique IMEC Récupéra6on d énergie vibratoire (MEMS) INSTITUT DE RECHERCHE EN INFORMATIQUE ET SYSTEMES ALEATOIRES 15 mars

29 Récupéra6on d énergie TI/Cymbet Récupéra6on d énergie par la lumière ambiante (cellules PV) Infineon Récupéra6on d énergie vibratoire, mesure de pression des pneus 29

30 Conclusions et challenges SG doit révolu6onner la façon dont l énergie est produite, délivrée, stockée et consommée Ges6on et réduc6on de l énergie à différents niveaux Un standard (ou plusieurs) est certainement essen6el pour le développement du smart grid (mais cela peut être aussi un frein ) Déploiement massif des compteurs intelligents 30

31 Conclusions et challenges Simula6ons précises de modèles de grilles nécessitent des puissances de calcul énormes e.g. GridLAB- D Algorithmes de profilage de l u6lisa6on et du comportement des u6lisateurs Technologies silicium (System on Chip) faible consomma6on, faible encombrement, 3D stacking compteurs intelligents doivent devenir moins cher Technologies des bayeries stockage à large échelle Sécurité et sureté de fonc6onnement 31

32 Forma6on Applica6on Limite des risques, nivellement des charges Ges6on de l informa6on Ges6on de l accès aux données distribuées Infrastructure de communica6on Monitoring et contrôle Composants de puissance Fibre op6que, sans fil Protocoles et réseaux de communica6on Capteurs et ac6onneurs intelligents Réseaux de capteurs sans fil Electronique de puissance Automa6que et contrôle 32

33 Références [Agarwal2011] Y. Agarwal et al., Understanding the Role of Buildings in a Smart Microgrid, IEEE/ACM Conference on Design Automa6on and Test in Europe (DATE '11), March [CCEUS] Itron Inc. California Commerical End- Use Survey. hyp://capabili6es.itron.com/ceusweb [Varaiya2011] P. Varaiya et al., Smart Opera6on of Smart Grid: Risk- Limi6ng Dispatch, Proc. of the IEEE, Vo. 99, No. 1, January [Agarwal2010] Y. Agarwal et al., Occupancy- Driven Energy Management for Smart Building Automa6on, ACM BuidSys, November [Jiang2009] X. Jiang, S. Dawson- Haggerty, P. DuYa and D. Culler, Design and Implementa6on of a High- Fidelity AC MeteringNetwork, Informa7on Processing in Sensor Networks, [Kim2009] Y. Kim, T. Schmid, Z. M. Charbiwala and M. B. Srivastava, ViridiScope: Design and Implementa6on of a FineGrained Power Monitoring System for Homes, Proc. 11th Intl. Conf. on Ubiquitous Compu7ng, [Agarwal2009] Y. Agarwal et al., Somniloquy: Augmen6ng Network Interfaces to Reduce PC Energy Usage, USENIX Symposium on Networked Systems Design and Implementa6on (NSDI 09), April [DOE] US Department of Energy, The Smart Grid: An Introduc7on, [Chassin2008] D. Chassin, K. Schneider and C. Gerkensmeyer, GridLAB- D: An Open- Source Power Systems Modeling andsimula6on Environment, Transmission and Distribu6on Conference and Exposi6on, [Pasha2009] M. A. Pasha, S. Derrien, and O. Sen6eys. Ultra low- power fsm for control oriented applica6ons. IEEE Interna6onal Symposium on Circuits and Systems, ISCAS 2009, pages , Taipei, Taiwan, May [Pasha2010] M. A. Pasha, S. Derrien and O. Sen6eys, A Complete Design- Flow for the Genera6on of Ultra Low- Power WSN Node Architectures Based on Micro- Tasking, Proc. of the IEEE/ACM Design Automa6on Conference (DAC) Anaheim, CA, USA, June [Alam2011] M. Alam, O. Berder, D. Menard, T. Anger, O. Sen6eys, A Hybrid Model for Accurate Energy Analysis of WSN Nodes, Journal of Embedded Systems, [Bernier2008] C. Bernier et al., An Ultra Low Power SoC for 2.4 GHz IEEE Wireless Communica6ons, IEEE ESSCIRC, 2008 hyp:// energy- system hyp:// of- energy

34 Smart grid: enjeux et challenges en recherche et forma6on Olivier Sentieys IRISA/ENSSAT Université de Rennes 1

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