SmartG rid: Some&Issues&...

Smart  Grid:  Some  Issues  and  Challenges  

Olivier Sentieys IRISA/INRIA

Université de Rennes 1

sen5eys@irisa.fr  

2  ECOFAC’2012  

INSTITUT  DE  RECHERCHE  EN  INFORMATIQUE  ET  SYSTEMES  ALEATOIRES  

Grid  ?  

3  ECOFAC’2012  

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Stupid  (but  dependable)  Grid  

•  Grid  is  (s5ll)  a  one-­‐way  broadcast  process  – Genera5on,  transmission,  distribu5on  

•  The  system  was  designed  120  years  ago!  

hWp://oncor.com/images/content/grid.jpg  

4  ECOFAC’2012  

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Towards  a  Smarter  Grid  •  Distribu5on  is  not  efficient  (>20%  loss)  •  Maximal  demand  drives  genera5on  

–  Power  consump5on  peaks  ?  •  Deal  with  renewable  sources?  

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Towards  a  Smarter  Grid  

•  Example  in  California  •  RDS  signals  to  send  real-­‐5me  electricity  prices    •  Encourage  household  to  use  cheap  electricity  •  Smooth  the  energy  consump5on  over  a  day  

•  A  smarter  grid  is  needed  •  Application of information and communication

technologies to optimize electrical power generation, delivery and use

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Smart  Grid  

•  Genera5on  drives  demand  

•  Energy  reduc5on  and  op5miza5on  technologies  

•  Integra5on  of  renewable  genera5on  becomes  easier  and  more  cost-­‐effec5ve  –  Cheap  energy  prices  when  the  wind  blows  

hWp://www.greenbusiness5mes.com/tag/intelligent-­‐energy-­‐system    

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Architectural  view  of  the  SG  

Power  system  components  

Monitoring  and  Control  

Communica5on  Infrastructure  

Informa5on  Management  

Applica5on  

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Architectural  view  of  the  SG  

Power  system  components  

Monitoring  and  Control  

Communica5on  Infrastructure  

Informa5on  Management  

Applica5on  

•  Power  electronics  •  Control  engineering  

•  Smart  sensor  and  actuators  •  Wireless  sensor  networks  

•  Op5cal  fibre,  wireless  •  Communica5on  network  protocols  

•  Distributed  data  service  

•  Risk  limi5ng,  load  levelling  

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Smart  Microgrid  

•  Local-­‐area  electrical  grid    – electricity  genera5on,  transmission  and  storage  

•  with  ability  to  respond  to  dynamic  changes  in  energy  supply  – co-­‐genera5on  and  demand  adjustments  

•  Prototypical  testbeds  for  research  on  smartgrids  

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Buildings  •  Over  70%  of  total  electricity  use  in  the  US  •  Good  target  for  analyzing  and  reducing  energy  use  

•  e.g.  UCSD  microgrid  

[DOE05]  

[Aga10]  

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Buildings  

•  Energy  use  survey  –  Office  buildings  in  CA  

•  Day  electricity  usage  –  Summer  day  in  CA  

[CCEUS]  

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Open  Challenges  in  Smart  Grid  

•  Energy  Metering  and  Control  – Real-­‐5me,  at  mul5ple  scales  

•  Occupancy  Sensing  (in  Buildings)  – Sensors  and  algorithms  

•  Data  Collec5on  and  Management  – From  wired  to  wireless    

•  Energy  Op5miza5on  and  Control  – Data  analysis  and  fusion  

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I.  Energy  Metering  and  Control  •  Accurate  energy  metering  at  mul5ple  scales  

–  Inden5fy  dominant  energy  – Analyzing  long  term  trends  

•  Several  commercial  energy  meters  – See  e.g.  hWp://www.google.com/powermeter    

•  Research  efforts  [Jiang09][Kim09]    

•  Challenges  – Granularity  of  metering  and  control  – Cost  of  installa5on  and  deployment  

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Energy  Metering  and  Control  

•  ViridiScope  system  provides  real-­‐5me  appliance-­‐level  power  es5ma5on  –  Indirect  Power  Monitoring  Concept  – Autonomous  Sensor  Calibra5on  Framework  

Magne5c  

Acous5c  

Light  

[Kim09]  

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Energy  Metering  and  Control  

•  hWp://energy.ucsd.edu,  CSE  Building  

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Detailed  Energy  Breakdown  

•  Plug  loads,  Servers,  Lightning,  Mechanical  

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Desktop  Computer  

•  With  sleep  management  

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II.  Occupancy  Sensing  •  Accurate  occupancy  detec5on  and  tracking  

–  sensors  +  detec5on  algorithm  –  energy  reduc5on  

•  light,  HVAC  (Hea5ng,  Ven5la5ng,  and  Air  Condi5oning)  •  Sensors  

–  Passive  infrared  (PIR)  sensors  •  Mainly  movement  detec5on  •  Drawbacks:  line-­‐of-­‐sight,  false  posi5ves,  false  nega5ves  

–  Ultrasonic  sensors,  magne5c  reed  switch,  CO2  sensors  –  Camera  systems  with  detec5on  algorithms  –  Computer  ac5vity  –  Hybrid  systems  

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Occupancy  Sensing  

•  Occupancy  detec5on  algorithm  – e.g.  PIR  +  reed  switch  

•  reed  switch  =  door  open  or  closed  –  open  door  =  room  occupied  

•  PIR  sensor  =  movement  –  closed  door  =  ?  –  door  close  event  +  movement  =  occupied  – What  if  a  visitor  closes  the  door  while  the  main  occupant  is  at  his  desk  ?  

»  con5nue  PIR  detec5on  +  5meout  

[Aga10]  

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Occupancy  Sensing  [Aga10]  

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Occupancy  Sensing:  Accuracy  [Aga10]  

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Occupancy  Sensing:  Energy  Savings  [Aga10]  

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III.  Op5miza5on  and  Control  •  Analyzing  sensor  data  from  all  sources  

– plug  loads,  energy  use  – occupancy  informa5on,  network  traffic  

•  Controlling  dominant  loads  – HVAC  (10%  -­‐  35%)  –  IT  equipments  (25%  -­‐  40%)  – Lightning  (9%  -­‐  15%)  – Compu5ng  servers  inc.  cooling  (30%  -­‐  40%)  

•  Microgrid-­‐scale  energy  management  

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IT  Equipments  

•  “Turn-­‐off  light  and  equipment  when  they  are  not  in  use”  – Desktop  PCs  s5ll  consume  60-­‐75W  when  idle…  

•  Low-­‐power  sleep  modes  during  period  of  low  u5liza5on  – Sleep  mode  consumes  only  ~1W    

 But  waking  up  can  be  long  and  asleep  machines  cannot  answer  to  external  requests  

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IT  Equipments  

•  Wake-­‐on-­‐Lan  – «  magic  packet  »  broadcast  frame  containing    

•  FF  FF  FF  FF  FF  FF  followed  by  16  repe55ons  of  the  target  48-­‐bit  MAC  address  

•  Somniloquy     [Aga09]  

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Microgrid  energy  management  

•  Managing  energy  consump5on  of  subsystems  – Recharge  of  electric  vehicles,  heat  water  – Shizing  computa5ons  in  servers  

•  Managing  mul5ple  energy  sources  – Varia5on  in  renewable  energy  produc5on  – Price  signals  from  imported  energy  

e.g.  Periods  of  cheaper  electricity  or  abundant  PV  genera5on  can  be  used  for  energy  storage  or  by  the  HVAC  system  to  pre-­‐cool  buildings  

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IV.  Data  Collec5on  and  Management  •  Wired  communica5ons  have  a  very  high  installa5on  cost  

•  Wireless  sensor  networks  become  increasingly  used  –  Dense  network  of  small  nodes  sensing  the  physical  world  and  communica5ng  through  wireless  links  

–  Very  ac5ve  research  area  –  Standards:  IEEE  802.15.4,  Zigbee,  Bluetooth  LE  

Sensor and/or relay

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WSN  System  Requirements  •  Simplified  deployment,  fault  tolerance  

– No  maintenance  and  baWery  replacement    •  Network  characteris5cs  

–  Low  mean  distance  –  Limited  amount  of  data  – Mul5-­‐hop  rou5ng  

•  Low  cost,  small  size    •  Long  autonomy,  low  energy  consump/on  

–  Towards  autonomous  self-­‐powered  sensor  nodes  –  0.1-­‐1  mW  on  ac5ve  period  

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Autonomous  Self-­‐Powered  Nodes  ?  •  A  WSN  node  is  limited  by  the  total  energy  it  can  store  or  scavenge  from  the  environment  – Need  a  dras5c  reduc5on  in  the  total  consumed  energy  

29  

Energy Source Characteristics Efficiency Harvested Power

Light Outdoor Indoor

10~24% 100 mW/cm2

100 µW/cm2

Thermal Human Industrial

~0.1% ~3%

60 µW/cm2

~1-10 mW/cm2

Vibration ~Hz–human ~kHz–machines

25~50% ~4 µW/cm3

~800 µW/cm3

RF GSM 900 MHz WiFi

~50% 0.1 µW/cm2

0.001 µW/cm2

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Typical  energy  budget  (WSN  node)  •  What  are  the  main  sources  of  energy  consump5on  ?  – Radio:  30-­‐70mW  – Processor:  5-­‐10mW    

Sensor Low-

PowerMCU

Power Supply

Tx

Rx

Sensor Subsystem

Computation Subsystem

Power Subsystem

Communication Subsystem

Radio  Tx  

Radio  Rx  

Processor  

Tx  

Rx  

Digital  

30  

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                             WSN  Pla|orm  •  Open  source  hardware  developed  at  IRISA/INRIA  

– MSP430+CC2420  –  Power  management  (sleep,  wake-­‐up)  

•  FPGA  for  hardware  accelera5on  –  100x  energy  gains  

•  Voltage  and  frequency  scaling  –  30%-­‐50%  energy  reduc5on  

•  Asynchronous  rendez-­‐vous  MAC  protocols  –  12x-­‐15x  less  power  than  802.15.4  for  the  same  applica5on  scenario  

PowWow:  power  op5mized  hardware/sozware  framework  for  wireless  motes  

hWp://powwow.gforge.inria.fr      

[Berder10]  

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Fine-­‐Grain  Power  Ga5ng  •  Power  on/off  of  specialized  tasks  •  75-­‐350x  energy  gains  w.r.t.  sozware  on  microprocessor  (TI  MSP430)  

[Pasha10]  

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Radio  Transceiver  Op5miza5on  •   Le5Bee  chip  (CEA  LETI)  

– Power  consump5on  

 •  Tx  è  13.5  mW  @  -­‐2  dBm  •  Rx  è    8.5  mW  @  -­‐85  dBm  

•  Trends:  Wake-­‐up  radio,  Ultra-­‐Wide  Band  

Function RX (mA) TX RF 0.5 2.73 LO 4 7 PLL 0.35 0.35 Analog 0.2 0.4 Digital 0.5 0.25 Biasing 1.5 0.5

[Bernier08]  

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Energy  Harves5ng  

•  STMicroelectronics  –  Thermogenerator,  solid-­‐state  thin-­‐film  baWery,  2.4  GHz  wireless  link  

•  IMEC  –  Vibra5on  harves5ng  by  MEMS  piezoelectric  power  genera5on  

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Energy  Harves5ng  

•  TI/Cymbet  –  Solar  and  in-­‐door  light  harves5ng  with  photo-­‐voltaic  (PV)  cells,  thin-­‐film  rechargeable  baWery  

•  Infineon  –  Vibra5on  harves5ng  for  5re  pressure  monitoring  

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Summary  and  Challenges  

•  SG  will  revolu5onize  the  way  electricity  is  produced,  transmiWed  and  delivered  

•  Energy  reduc5on  and  management  at  different  scales  

•  A  common  standard  for  smart  grid  is  certainly  a  key  driver  (but…)  

•  Massive  deployment  of  smart  metering  

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Summary  and  Challenges  •  Accurate  simula5ons  of  grid  models  

–  huge  amount  of  compu5ng  power  –  e.g.  GridLAB-­‐D  

•  Use  and  behaviour  profiling  algorithms  •  System  on  Chip  technology  

–  low  power,  small  form  factor,  3D  stacking  –  smart  meters  will  become  cheaper  

•  BaWery  technology  –  large  energy  storage  

•  Security  and  reliability  

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Smart  grid  

References  [Agarwal2011]  Y.  Agarwal  et  al.,  Understanding  the  Role  of  Buildings  in  a  Smart  Microgrid,  IEEE/ACM  Conference  on  

Design  Automa5on  and  Test  in  Europe  (DATE  '11),  March  2011.  [CCEUS]  Itron  Inc.  California  Commerical  End-­‐Use  Survey.  hWp://capabili5es.itron.com/ceusweb  [Varaiya2011]  P.  Varaiya  et  al.,  Smart  Opera5on  of  Smart  Grid:  Risk-­‐Limi5ng  Dispatch,  Proc.  of  the  IEEE,  Vo.  99,  No.  1,  

January  2011.    [Agarwal2010]  Y.  Agarwal  et  al.,  Occupancy-­‐Driven  Energy  Management  for  Smart  Building  Automa5on,  ACM  BuidSys,  

November  2010.  [Jiang2009]  X.  Jiang,  S.  Dawson-­‐Haggerty,  P.  DuWa  and  D.  Culler,  “Design  and  Implementa5on  of  a  High-­‐Fidelity  AC  

MeteringNetwork,  Informa(on  Processing  in  Sensor  Networks,  2009.  [Kim2009]  Y.  Kim,  T.  Schmid,  Z.  M.  Charbiwala  and  M.  B.  Srivastava,  “ViridiScope:  Design  and  Implementa5on  of  a  

FineGrained  Power  Monitoring  System  for  Homes”,  Proc.  11th  Intl.  Conf.  on  Ubiquitous  Compu(ng,  2009.  [Agarwal2009]  Y.  Agarwal  et  al.,  Somniloquy:  Augmen5ng  Network  Interfaces  to  Reduce  PC  Energy  Usage,  USENIX  

Symposium  on  Networked  Systems  Design  and  Implementa5on  (NSDI  ’09),  April  2009.  [DOE]  US  Department  of  Energy,  The  Smart  Grid:  An  Introduc(on,  2009.  [Chassin2008]  D.  Chassin,  K.  Schneider  and  C.  Gerkensmeyer,  “GridLAB-­‐D:  An  Open-­‐Source  Power  Systems  Modeling  

andSimula5on  Environment,  Transmission  and  Distribu5on  Conference  and  Exposi5on,  2008.  [Pasha2009]  M.  A.  Pasha,  S.  Derrien,  and  O.  Sen5eys.  Ultra  low-­‐power  fsm  for  control  oriented  applica5ons.  IEEE  

Interna5onal  Symposium  on  Circuits  and  Systems,  ISCAS  2009,  pages  1577  –  1580,  Taipei,  Taiwan,  May  2009.  [Pasha2010]  M.  A.  Pasha,  S.  Derrien  and  O.  Sen5eys,  A  Complete  Design-­‐Flow  for  the  Genera5on  of  Ultra  Low-­‐Power  

WSN  Node  Architectures  Based  on  Micro-­‐Tasking,  Proc.  of  the  IEEE/ACM  Design  Automa5on  Conference  (DAC)  Anaheim,  CA,  USA,  June  2010.    

[Alam2011]  M.  Alam,  O.  Berder,  D.  Menard,  T.  Anger,  O.  Sen5eys,  A  Hybrid  Model  for  Accurate  Energy  Analysis  of  WSN  Nodes,  Journal  of  Embedded  Systems,  2011.  

[Bernier2008]  C.  Bernier  et  al.,  An  Ultra  Low  Power  SoC  for  2.4  GHz  IEEE802.15.4  Wireless  Communica5ons,  IEEE  ESSCIRC,  2008  

hWp://www.greenbusiness5mes.com/tag/intelligent-­‐energy-­‐system    hWp://www.blog.telecomfuturecentre.it/blogs/futurecentre/category/future-­‐of-­‐energy