Návrh, modelování, simulace a testování smart metering
ešení
eské vysoké u ení technické v Praze• Fakulta elektrotechnická• Katedra telekomunika ní techniky
Masarykova univerzita• Ústav výpo etní techniky• Fakulta informatiky• CERIT Scientific Cloud• Ústav práva a technologií
eská akademická expertní skupina
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
Masarykova Univerzita eské vysoké u ení technické v Praze
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
Masarykova Univerzita eské vysoké u ení technické v Praze
Realizované projekty pro EZVUT
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.
2013 EZ M ení Analýza kvality provedení sou ástkové základny elektrom
ešení obdobných úloh pro PRE, a.s.
Masarykova Univerzita
2012 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
Masarykova Univerzita eské vysoké u ení technické v Praze
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, …)
Masarykova Univerzita eské vysoké u ení technické v Praze
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 modelzvažovaných variant, jehožchování lze ov it v simula nímprost edí
Masarykova Univerzita eské vysoké u ení technické v Praze
Role model a simulací
Masarykova Univerzita eské vysoké u ení technické v Praze
• Jak se navrhuje nová stíha ka?• Je návrh smart metering / smart grid ešení srovnateln složitý?
Klí ová témataCommunication 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
Masarykova Univerzita eské vysoké u ení technické v Praze
Nástroje pro testování, analýzu a optimalizaci nižších vrstev
komunika ních sítí
Masarykova Univerzita
Ji í Vodrážka – Zbyn k Kocur – Tomáš Hégr
eské vysoké u ení technické v PrazeFakulta elektrotechnickáKatedra telekomunika ní techniky
eské vysoké u ení technické v Praze
Formy a oblasti innosti
Masarykova Univerzita
• 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
eské vysoké u ení technické v Praze
Smart Grid - projekty
Masarykova Univerzita
• 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
eské vysoké u ení technické v Praze
• Laborato pro vývoj a realizaci
• Školicí centrum CeduPoint
• Katedra Elektroenergetiky
• Katedra Elektrotechnologie
• Inova ní centrum diagnostiky a aplikace materiál
• Fakulta informa ních technologií
Masarykova Univerzita
Spolupráce v rámci VUT
eské vysoké u ení technické v Praze
• 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
Masarykova Univerzita
Aktuální problémy v oblasti SG a SM
eské vysoké u ení technické v Praze
• 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)?
Masarykova Univerzita
Aktuální otázky SM
eské vysoké u ení technické v Praze
• 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?
Masarykova Univerzita
Aktuální otázky SM
eské vysoké u ení technické v Praze
• 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
Masarykova Univerzita
Odpov di na aktuální otázky
eské vysoké u ení technické v Praze
Masarykova Univerzita
Testing, analysis and optimization of communicationnetworks
eské vysoké u ení technické v Praze
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
Laboratorní testy SM - PLC na NN
Masarykova Univerzita eské vysoké u ení technické v Praze
Stín ná komoraElektrom ry
Zatížení datovými toky r zného typu, pakety r zné velikosti
Filtr
230 V
Ethernetcca 100 m
100 m 100 mcca 100 m
Tester
Centrála
Dohled
PLC/BPL brána
Zdroj rušení
Analýza spektra
Koncentrátor
íklady výstup – testy SM
Masarykova Univerzita eské vysoké u ení technické v Praze
Testy komunikace BPL na VN
Masarykova Univerzita eské vysoké u ení technické v Praze
Zatížení datovými toky zného typu, pakety zné velikosti
230 V
Ethernet
Server
BPL brána
• Komunikace k dTS• Využití generátoru provozu a analytických nástroj
BPL master
Mini PC
22 kV
Masarykova Univerzita
Testy komunikace BPL na VN
eské vysoké u ení technické v Praze
• 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
• Modelové topologie
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
x 105
0
10
20
30
40
50
60
70
f [Hz]
A [d
B]
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
x 105
0
10
20
30
40
50
60
70
f [Hz]
A [d
B]
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
x 105
0
10
20
30
40
50
60
70
80
f [Hz]
A [d
B]
Modelování komunikace po VN
Masarykova Univerzita eské vysoké u ení technické v Praze
• Aplikace pro m ení parametr komunika ních sítí (TCP/IP)• Analýza p enosové rychlosti, zpožd ní a ztrátovost• Možnost definovat si vlastní testovací profil
Generátor provozu FlowPing
Masarykova Univerzita eské vysoké u ení technické v Praze
• Univerzální datový analyzátor• Možnost on-line i off-line analýzy m ených údaj• Napojení na reálný HW i simula ní SW
Datový analyzátor UDA
Masarykova Univerzita eské vysoké u ení technické v Praze
íklad vizualizace dat – mobilní sít
Masarykova Univerzita eské vysoké u ení technické v Praze
• Simula ní model dle podklad z IEC 61850-5 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)
Simula ní model IEC 61850 procesní sb rnice
Masarykova Univerzita eské vysoké u ení technické v Praze
• Zohledn ní typických p enosových vlastností r zných technologií (chybovost, zpožd ní, p enosová rychlost)
• Pln konfigurovatelný simula ní model aplika ního automatu
Simula ní model IEC 60870-5-104
Masarykova Univerzita eské vysoké u ení technické v Praze
• Modelování a emulace dle reálných záchyt v síti
Simula ní model IEC 60870-5-104
Masarykova Univerzita eské vysoké u ení technické v Praze
• Inverzní paketový adaptabilní multiplexor• Patentované ešení• Aplikace v mobilních sítích
Výzkum a vývoj komunika ních ešení
Masarykova Univerzita eské vysoké u ení technické v Praze
Prototypový vývoj
Masarykova Univerzita eské vysoké u ení technické v Praze
• Spojení aplikací FlowPing a UDA• Analýza sít v reálném ase• ešení pro RFID infrastrukturu a další pr myslové aplikace M2M
Testovací platforma pro Internet v cí
Masarykova Univerzita eské vysoké u ení technické v Praze
• 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
Masarykova Univerzita
Naše cíle
eské vysoké u ení technické v Praze
Masarykova Univerzita
Filip Procházka – Tomáš Pitner
eské vysoké u ení technické v Praze
Efektivní provozování smart metering ešení
Masarykova univerzita• Ústav výpo etní techniky• Fakulta informatiky• CERIT Scientific Cloud• Ústav práva a technologií
Jak rozsáhlý systém pot ebujeme dohledovat?
Masarykova Univerzita eské vysoké u ení technické v Praze
• 3.500.000 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, …
• 50.000 distribu ních trafostanic 50.000 data koncentrátor• po íta s opera ním systémem, databází, aplikacemi, plánováním úloh,
vzdálenými upgrady, komunikací p es mobilní sít …• více výrobc , verzí
• 97.985 km NN sítí 97.985 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
íklady provozních problém
Masarykova Univerzita eské vysoké u ení technické v Praze
• 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
Jaké vlastnosti je pot eba brát v úvahu
Masarykova Univerzita eské vysoké u ení technické v Praze
• 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
Dohledový systém
Masarykova Univerzita eské vysoké u ení technické v Praze
• 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
Hodnocení dohledového systému
Masarykova Univerzita eské vysoké u ení technické v Praze
• 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
Uživatel v roli vyhledáva e
Masarykova Univerzita eské vysoké u ení technické v Praze
prohledávání, porovnávání, ov ování, …
ení, logy, alerty, exporty, …
reakce
rozhodování
Uživatel v roli supervisora
Masarykova Univerzita eské vysoké u ení technické v Praze
ení, logy, alerty , exporty, …
reakce
Informace stojící za pozornost
Filtrování Korelace Validace
rozhodování
Úrovn vysp losti dohledového systému
Masarykova Univerzita eské vysoké u ení technické v Praze
•adaptace dohledování na základ zp tné vazby – od uživatelé, z prost edí
•pro-aktivní dohled•v asné upozorn ní pro p edcházení situacím
Úrove 3: edvídání situací
•pokro ilý dohled•rozpoznání významných situací na základ
zpracování událostí, historie a dalších souvisejících informací
Úrove 2: Rozpoznávání a
hodnocení situací
•základní dohled•výb r zajímavých událostí a jejich
p edání lidem
Úrove 1: Filtrování a sm rování
událostí
•úložišt log•sb r, išt ní a validace událostí
Úrove 0: Sb r událostí
Úrove 4: Adaptace
ešení problému nekvalitních linek
Masarykova Univerzita eské vysoké u ení technické v Praze
• 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
Klí ové komponenty dohledového systému
Masarykova Univerzita eské vysoké u ení technické v Praze
• 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
Role simula ního modelu
Masarykova Univerzita eské vysoké u ení technické v Praze
• 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
kujeme za pozornost
Masarykova Univerzita eské vysoké u ení technické v Praze