Návrh, modelování, simulace a testování smart metering ešení

Transkript

1 Návrh, modelování, simulace a testování smart metering ešení eská akademická expertní skupina Masarykova univerzita Ústav výpo etní techniky Fakulta informatiky CERIT Scientific Cloud Ústav práva a technologií Fakulta elektrotechnická Katedra telekomunika ní techniky

2 Východiska Vršící se požadavky na koncep ní p ístup k problematice inteligentních sítí Národní Studie I (2012) Národní Studie II (2017) Státní Energetická Koncepce Náro ní ak ní plán EU koncepce (SET Plan 2020, EEGI), coordination groups Dobré zvládnutí tohoto rozvojového kroku je jednou z klí ových úloh v kontextu rozvoje kritických infrastruktur R Dobré zvládnutí = optimáln vzhledem k charakteru a pot ebám distribu ních soustav v R

3 Expertní skupina Problematika smart grid je velmi široká jedno pracovišt neobsáhne vše desítky pracoviš energetikám nedodají konzistentní prakticky využitelný výstup Zformování expertní skupiny VUT & MU Energo & HW: VUT SW, bezpe nost a právo: MU Zkušenosti z ady výzkumných projekt znalost prost edí distribu ní soustavy EZ díky realizovaným projekt m smluvního výzkumu orientace ve stávající a p ipravované eské a evropské legislativ, která má na SM/SG dopad

4 Realizované projekty pro EZ VUT 2011 EZ ICT Analýza možností uplatn ní služeb dálkového p enosu údaj na eské trhu 2012 EZ M ení Hodnocení útok na m icí systémy EZ M ení, s.r.o EZ M ení Analýza kvality provedení sou ástkové základny elektrom ešení obdobných úloh pro PRE, a.s EZ M ení Vytvo ení simula ního prost edí pro zát žové testování datových centrál, zát žový test 3.5M IEM v rámci WPP AMM 2013 EZ ICT Oponentura koncepce rozvoje energy data management systém ve skupin EZ 2013 EZ M ení Analýza vývoje telekomunikací Spolupráce s Mycroft Mind, a.s. na projektech analýzy AMM dat, simulacích DTS a Lodis

5 Cíl Být dlouhodobým kompetentním akademickým partnerem p i návrhu, výb ru, nasazování a provozování technologie chytrých sítí stav t na dlouhodobých zkušenostech a znalostech prost edí distribu ní soustavy EZ využívat dlouhodob budované, rozvíjené aktualizované nástroje (infrastruktury, laborato e, simula ní modely, )

6 Komplexní návrh variant ešení Jednotlivé ásti návrhu nelze vytrhávat z kontextu a hodnotit samostatn Vhodnost komunika ní technologie závisí na požadovaném charakteru komunikace Charakter komunikace závisí na požadovaných funkcích ešení Funkce ešení závisí na business požadavcích, které má systém napl ovat Cestou je komplexní model zvažovaných variant, jehož chování lze ov it v simula ním prost edí

7 Role model a simulací Jak se navrhuje nová stíha ka? Je návrh smart metering / smart grid ešení srovnateln složitý?

8 Klí ová témata Communication layer aneb bez spojení není velení Z pilotních projekt jasn plyne, že výb r vhodných komunika ních technologií a protokol je zásadní Komunikace mezi elektrom rem a datovým koncentrátorem v distribu ní trafostanici Komunikace mezi distribu ní trafostanicí a centrálními aplikacemi Jedin efektivn provozovatelný systém je reáln použitelný Spolehlivost Self-healing Dohledování

9 Nástroje pro testování, analýzu a optimalizaci nižších vrstev komunika ních sítí Ji í Vodrážka Zbyn k Kocur Tomáš Hégr Fakulta elektrotechnická Katedra telekomunika ní techniky

10 Formy a oblasti innosti Analýza, diagnostika a testování Výzkum a vývoj Expertní a konzultantská innost, znalecký ústav Školení a kurzy Datové sít Optické sít ístupové sít (NGA) Hodnocení a m ení QoS, QoE (mobilní sít LTE, 5G) Smart Grid, Internet v cí Kybernetická bezpe nost

11 Smart Grid - projekty Rozvoj ICT sítí pro energetiku, monitorování, QoS Optimalizace p enosu na pomalých kanálech (SCADA, telemetrie) Smart metering, AMM Komunikace v energetických sítích Modemy PLC/BPL pro NN a VN (vyhodnocování pilotních projekt ) M2M komunikace v mobilních sítích Informa ní bezpe nost Spolehlivost a životnost

12 Spolupráce v rámci VUT Laborato pro vývoj a realizaci Školicí centrum CeduPoint Katedra Elektroenergetiky Katedra Elektrotechnologie Inova ní centrum diagnostiky a aplikace materiál Fakulta informa ních technologií

13 Aktuální problémy v oblasti SG a SM echod z klasických telekomunika ních a datových rozhraní na TCP/IP/Ethernet Konvergence sítí a služeb, Cloud computing Kybernetická bezpe nost ešení komunikace na st ední úrovni hladina VN ipojení dts, koncentrátor AMM, využití PLC/BPL Nízká propustnost a spolehlivost mobilní sít a PLC komunikace

14 Aktuální otázky SM Komunikace po silnoproudých vedeních PLC/BPL NN Úzkopásmová komunikace NB-PLC nebo BPL? Systémy s modulací OFDM (PRIME, G3), nebo MCM, nebo SCM? VN Jaký použít typ vazby, jaký bude vliv na poruchovost? Jaký bude dopad vyza ování p i hromadném nasazení? Mobilní komunikace Jaká je perspektiva 2G/3G sítí? Umožní technologie LTE dostate né pokrytí, prostup do budov, propustnost a spolehlivost p enosu dat (M2M služby)?

15 Aktuální otázky SM Jak asto a co je vlastn pot eba ode ítat a p enášet z EM? Ukládat data v EM, koncentrátoru nebo jen v centrále? K emu všemu vlastn data budou sloužit, co se z nich dá vy íst? Plošné nasazení nebo jen pro ur ité t ídy odb ratel? Jak nadále využít HDO a jak je vhodn kombinovat se SM?

16 Odpov di na aktuální otázky Rozvoj a aplikace know-how z komplexní oblasti telekomunikací, ICT, datových sítí Metody a postupy ov ené v ad projekt v etn energetiky Zkušený tým od odborník na návrh HW až po programátory Široký záb r od isté techniky po procesní ízení a ekonomii

17 Testing, analysis and optimization of communication networks Analýza fyzické vrstvy ení signálu, parametr kanálu Simulace kanálu a komunikace Optimalizace topologie a parametr Analýza reálného provozu Záchyt dat Analýza provozu Analýza chování a vazeb Emulace provozu Generátory provozu Provozní testy Zát žové testy, kyberútoky Analýza test Vyhodnocení parametr sít Vizualizace dat Odolnost proti kyberútok m Optimalizace sítí Simulace OMNET Ov ení v lab. Podmínkách Bezpe nostní analýza Vlastní vývoj Laborato LVR Vývoj SW Za ízení 4mulcom

18 Laboratorní testy SM - PLC na NN 230 V Filtr Koncentrátor Stín ná komora Elektrom ry Centrála cca 100 m 100 m 100 m Dohled Ethernet Tester cca 100 m Zatížení datovými toky r zného typu, pakety r zné velikosti PLC/BPL brána Zdroj rušení Analýza spektra

19 íklady výstup testy SM

20 Testy komunikace BPL na VN Server BPL master Ethernet 22 kv Komunikace k dts Zatížení datovými toky zného typu, pakety zné velikosti BPL brána Mini PC Využití generátoru provozu a analytických nástroj 230 V

21 Testy komunikace BPL na VN Varianty komunikace Bod-bod mezi jednotlivými dts Bod-multibod sdílená sb rnice Kmito tové / asové d lení Vliv rušení a vazby Scéná e provozu zát ž datovým provozem RTU v dts ení v dts Koncentrátory SM v míst dts

22 Modelování komunikace po VN Modelové topologie A [db] f [Hz] x 10 5 A [db] A [db] f [Hz] x f [Hz] x 10 5

23 Generátor provozu FlowPing Aplikace pro m ení parametr komunika ních sítí (TCP/IP) Analýza p enosové rychlosti, zpožd ní a ztrátovost Možnost definovat si vlastní testovací profil

24 Datový analyzátor UDA Univerzální datový analyzátor Možnost on-line i off-line analýzy m ených údaj Napojení na reálný HW i simula ní SW

25 íklad vizualizace dat mobilní sít

26 Simula ní model IEC procesní sb rnice Simula ní model dle podklad z IEC se zam ením na vzorkované hodnoty Množství zdroj (ME) generující stabilní tok 5+ Mbit/s na L2 Kritické zpožd ní p enosu v kombinaci se shluky Analýza r zných konfigurací sít v etn VLAN na odlišných enosových prost edcích (FE,GE)

27 Simula ní model IEC Zohledn ní typických p enosových vlastností r zných technologií (chybovost, zpožd ní, p enosová rychlost) Pln konfigurovatelný simula ní model aplika ního automatu

28 Simula ní model IEC Modelování a emulace dle reálných záchyt v síti

29 Výzkum a vývoj komunika ních ešení Inverzní paketový adaptabilní multiplexor Patentované ešení Aplikace v mobilních sítích

30 Prototypový vývoj

31 Testovací platforma pro Internet v cí Spojení aplikací FlowPing a UDA Analýza sít v reálném ase ešení pro RFID infrastrukturu a další pr myslové aplikace M2M

32 Naše cíle Být nositelem špi kového know-how ve SG a SM Poskytovat expertní služby p edním hrá m Zapojit se do pilotních projekt další generace Odpov t na otev ené otázky dneška Vytvo it optimalizované scéná e pro variantní podmínky nasazování SG a SM

33 Efektivní provozování smart metering ešení Filip Procházka Tomáš Pitner Masarykova univerzita Ústav výpo etní techniky Fakulta informatiky CERIT Scientific Cloud Ústav práva a technologií

34 Jak rozsáhlý systém pot ebujeme dohledovat? odb rných míst 3.5M smart meter za ízení která m í, posílají události, lze je povelovat, vzdálen upgradovat firmware, více výrobc, více verzí v poli v jeden as, distribu ních trafostanic data koncentrátor po íta s opera ním systémem, databází, aplikacemi, plánováním úloh, vzdálenými upgrady, komunikací p es mobilní sít více výrobc, verzí km NN sítí km komunika ních linek pomalých, nespolehlivých jejichž kvalita je vázaná na situaci v distribu ní soustav potenciáln více komunika ních technologií (m sta vs vesnice) Integrováno s 9 (WPP AMM) informa ními systémy v rámci SK

35 íklady provozních problém pokažený elektrom r (špatn m í, nespíná relé, neposílá události, nereaguje ) pokažená komunikace mezi elektrom rem a koncentrátorem (rozpad hesel, nekompatibilní firmware, chyby v komponentách, do asn špatná kvalita PLC linky, ) zaseklý modem v DTS problém v mobilní síti (p etížení sít, lokální výpadky, ) problém na rozhraních mezi systémy (r zné verze, ) problém v systému pro zpracování dat

36 Jaké vlastnosti je pot eba brát v úvahu Pozorováním systému m níme jeho chování ím více monitorujeme, tím h e to funguje (aneb pravidelný ping na koncentrátory vede k pádu systému) Nejsou k dispozici kvalitní / nezávislé komunika ní linky Nelze udržet online centrální evidenci všech zm n v systému upgrade BTS operátorem, topologické zm ny v soustav, práce technik v terénu, zm ny v okolních informa ních systémech, Celý systém se postupn vyvíjí (a dlouho bude ve výstavb ) nové verze elektrom, koncentrátor, protokol, informa ních systém, požadavk, edpoklad uzav eného sv ta (CWA) neplatí to, že o n em nevím neznamená, že se to ned je

37 Dohledový systém zpracovává monitorovací data z provozu systému aktivn se dotazuje na monitorovací data vyhodnocuje monitorovací data agregace, korelace, detekce vzor, detekce anomálií, poskytuje celkový pohled na aktuální stav upozor uje na provozní problémy a poskytuje podklady pro jejich ešení identifikace p in

38 Hodnocení dohledového systému rozsah detekovaných provozních problém spolehlivost false positives (falešný poplach) false negatives (nedetekovaný problém) zpožd ní mezi výskytem a informováním o provozním problému že být i záporné (proaktivita) požadavky na vstupní data a komunika ní linky

39 Uživatel v roli vyhledáva e reakce rozhodování prohledávání, porovnávání, ov ování, ení, logy, alerty, exporty,

40 Uživatel v roli supervisora reakce rozhodování Informace stojící za pozornost Filtrování Korelace Validace ení, logy, alerty, exporty,

41 Úrovn vysp losti dohledového systému Úrove 4: Adaptace Úrove 3: edvídání situací Úrove 2: Rozpoznávání a hodnocení situací Úrove 1: Filtrování a sm rování událostí adaptace dohledování na základ zp tné vazby od uživatelé, z prost edí pro-aktivní dohled v asné upozorn ní pro p edcházení situacím pokro ilý dohled rozpoznání významných situací na základ zpracování událostí, historie a dalších souvisejících informací základní dohled výb r zajímavých událostí a jejich p edání lidem Úrove 0: Sb r událostí úložišt log sb r, išt ní a validace událostí

42 ešení problému nekvalitních linek pasivní monitoring komunika ních linek nap. NetFlow monitoring lokální zpracování monitorovacích informací v koncentrátoru delta kritéria, detekce stav a událostí možnost vzdálené dynamické konfigurace podrobnosti monitoringu (zaost ení) metrika aktuální významnosti informace jaká informace v dané situaci nejvíce pom že poznat aktuální stav nebo vylou it p ítomnost nežádoucího stavu

43 Klí ové komponenty dohledového systému dohledové senzory fyzické i logické katalog m itelných veli in, stav a událostí detekovaných monitorovacími senzory vypo ítané a odvozené dohledovým systémem detek ní a výpo etní funkce stavy, veli iny, události ízení komunika ních dohledových úloh pull dotazy, push p íjem a konfigurace ízení napl ování informa ních dohledovacích pot eb co, kdy, kde, jak, pro zjiš ovat

44 Role simula ního modelu problematiku dohledování smart metering systému nelze ešit odd len od návrhu vlastního systému již existující simula ní model smart meteringu lze rozší it o aspekt dohledování navrhnout katalog monitorovacích informací navrhnout sí monitorovacích senzor navrhnout režim zjiš ování / p íjmu dohledových informací experimentální ov ení ú innosti zvoleného dohledového systému za r zných situací

45 kujeme za pozornost