:: دوره 8، شماره 3 - ( 11-1398 ) ::
جلد 8 شماره 3 صفحات 21-10 برگشت به فهرست نسخه ها
ارائه چارچوب جدیدی برای افزایش پایداری زیرساخت اندازه گیری شبکه‌های هوشمند برق
محمد حسین یغمایی مقدم1 ، محمد رضائی* 1
1- دانشگاه فردوسی مشهد
چکیده:   (3116 مشاهده)
یکی از بخشهای مهم شبکه هوشمند برق، زیرساخت اندازه‌گیری هوشمند می‌باشد. زیرساخت اندازه‌گیری هوشمند به منظور اندازه‌گیری، جمع‌آوری و آنالیز داده‌های مربوط به مصرف برق، مورد استفاده قرار می‌گیرد. داده‌های کنتورهای هوشمند در تجمیع‌کننده‌های میانی، تجمیع شده و از آنجا به مرکز مدیریت داده‌ها ارسال می‌شوند. تجمیع‌کننده‌ها نقش بسیار حیاتی در زیرساخت اندازه‌گیری هوشمند دارند. داده‌های تجمیع‌کننده‌ها باید از مسیرهای با کمترین تاخیر ارسال شوند. زمانی که یک تجمیع‌کننده با خطا مواجه شود، تمام ترافیکهای ارسالی توسط آن، از بین خواهند رفت و این امر باعث افزایش هزینه تولید برق در شبکه هوشمند برق خواهد شد. از اینرو طراحی ساختار ارتباطی قابل اطمینان برای زیرساخت اندازه‌گیری هوشمند بسیار مهم و ضروری می‌باشد. در این مقاله با استفاده از شبکه نرم‌افزار محور ، ساختار جدیدی برای زیرساخت اندازه‌گیری هوشمند پیشنهاد شده‌ است که باعث افزایش قابلیت اطمینان شده و بصورت بهینه، کنتورهای هوشمند را به تجمیع‌کننده‌های موجود در شبکه، اختصاص می‌دهد. در ساختار پیشنهادی در هر کنترل‌کننده یک تجمیع‌کننده مجازی وجود دارد که به عنوان یک کاربرد در کنترل‌کننده شبکه نرم‌افزار محور قرار می‌گیرد. این تجمیع‌کننده مجازی، کنتورهای هوشمند را بر اساس نیازمندیهای درخواستی به تجمیع‌کننده‌های موجود متصل می‌کند. علاوه بر این، روش مسیریابی مبتنی بر کیفیت سرویس جدیدی، متناسب با نیازمندیهای این شبکه پیشنهاد شده است. در روش مسیریابی، کوتاهترین مسیر برای اتصال تجمیع‌کننده‌ها محاسبه شده و به منظور تضمین پارامترهای کیفیت سرویس، منایع مورد نیاز برای هر مسیر در شبکه، رزرو می‌شود. نتایج شبیه‌سازی نشان می‌دهد که روش پیشنهادی تاثیر بسزایی در کاهش تاخیر و افزایش قابلیت اطمینان در زیرساخت اندازه‌گیری هوشمند دارد.
 
واژه‌های کلیدی: شبکه‌های هوشمند برق، تجمیع‌کننده، شبکه‌های نرم افزار محور، بهینه‌سازی، شبکه
متن کامل [PDF 1598 kb]   (715 دریافت)    
نوع مطالعه: پژوهشي | موضوع مقاله: برق و کامپیوتر
دریافت: 1398/3/11 | پذیرش: 1398/9/16 | انتشار: 1398/11/12
فهرست منابع
1. [1] Fang, X., Misra, S., Xue, G., & Yang, D. (2012). Smart Grid - The New and Improved Power Grid: A Survey. IEEE Communications Surveys & Tutorials, 14(4), 944-980. doi: 10.1109/surv.2011.101911.00087 [DOI:10.1109/SURV.2011.101911.00087]
2. [2] Borenstein, S. (2005). The Long-Run Efficiency of Real-Time Electricity Pricing. The Energy Journal, 26(3). doi: 10.5547/issn0195-6574-ej-vol26-no3-5 [DOI:10.5547/ISSN0195-6574-EJ-Vol26-No3-5]
3. [3] Jianchao Zhang, Boon-Chong Seet, Tek-Tjing Lie, & Chuan Heng Foh. (2013). Opportunities for Software-Defined Networking in Smart Grid. 2013 9Th International Conference on Information, Communications & Signal Processing. doi: 10.1109/icics.2013.6782793 [DOI:10.1109/ICICS.2013.6782793]
4. [4] Dorsch, N., Kurtz, F., Georg, H., Hagerling, C., & Wietfeld, C. (2014). Software-defined networking for Smart Grid communications: Applications, challenges and advantages. 2014 IEEE International Conference on Smart Grid Communications (Smartgridcomm). doi: 10.1109/smartgridcomm.2014.7007683 [DOI:10.1109/SmartGridComm.2014.7007683]
5. [5] Irfan, A., Taj, N., & Mahmud, S. (2015). A Novel Secure SDN/LTE Based Architecture for Smart Grid Security. 2015 IEEE International Conference on Computer and Information Technology; Ubiquitous Computing and Communications; Dependable, Autonomic and Secure Computing; Pervasive Intelligence and Computing. doi: 10.1109/cit/iucc/dasc/picom.2015.112 [DOI:10.1109/CIT/IUCC/DASC/PICOM.2015.112]
6. [6] Sydney, A., Ochs, D., Scoglio, C., Gruenbacher, D., & Miller, R. (2014). Using GENI for experimental evaluation of Software Defined Networking in smart grids. Computer Networks, 63, 5-16. doi: 10.1016/j.bjp.2013.12.021 [DOI:10.1016/j.bjp.2013.12.021]
7. [7] Parra, G. D., Rad, P., & Choo, K. R. (2019). Implementation of deep packet inspection in smart grids and industrial Internet of Things: Challenges and opportunities. Journal of Network and Computer Applications, 135, 32-46. doi:10.1016/j.jnca.2019.02.022 [DOI:10.1016/j.jnca.2019.02.022]
8. [8] Rinaldi S, et al., (2018). Characterization of IP-Based Communication for Smart Grid Using Software-Defined Networking. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 67(10), 2410-2419. doi: 10.1109/TIM.2018.2831318 [DOI:10.1109/TIM.2018.2831318]
9. [9] Montazerolghaem, A., Yaghmaee Moghaddam, M., & Leon-Garcia, A. (2018). OpenAMI: Software-Defined AMI Load Balancing. IEEE Internet of Things Journal, 5(1), 206-218. doi: 10.1109/jiot.2017.2778006 [DOI:10.1109/JIOT.2017.2778006]
10. [10] Saputro N, Akkaya K, Uludag S, A survey of routing protocol for smart grid communications. Computer Networks 2012; 56: 2742-2711. [DOI:10.1016/j.comnet.2012.03.027]
11. [11] Kabalci, Y. (2016). A survey on smart metering and smart grid communication. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 57, 302-318. doi: 10.1016/j.rser.2015.12.114 [DOI:10.1016/j.rser.2015.12.114]
12. [12] Khan, R., & Khan, J. (2013). A comprehensive review of the application characteristics and traffic requirements of a smart grid communications network. Computer Networks, 57(3), 825-845. doi: 10.1016/j.comnet.2012.11.002 [DOI:10.1016/j.comnet.2012.11.002]
13. [13] Niyato, D., Dong, Q., Wang, P., & Hossain, E. (2013). Optimizations of Power Consumption and Supply in the Smart Grid: Analysis of the Impact of Data Communication Reliability. IEEE Transactions on Smart Grid, 4(1), 21-35. doi: 10.1109/tsg.2012.2224677 [DOI:10.1109/TSG.2012.2224677]
14. [14] Gkatzikis, L., Koutsopoulos, I., & Salonidis, T. (2013). The Role of Aggregators in Smart Grid Demand Response Markets. IEEE Journal on Selected Areas in Communications, 31(7), 1247-1257. doi: 10.1109/jsac.2013.130708 [DOI:10.1109/JSAC.2013.130708]
15. [15] Wu, C., Mohsenian-Rad, H., & Huang, J. (2012). Vehicle-to-Aggregator Interaction Game. IEEE Transactions on Smart Grid, 3(1), 434-442. doi: 10.1109/tsg.2011.2166414 [DOI:10.1109/TSG.2011.2166414]
16. [16] Vatanparvar, K., & Al Faruque, M. (2015). Design Space Exploration for the Profitability of a Rule-Based Aggregator Business Model within a Residential Microgrid. IEEE Transactions on Smart Grid, 6(3), 1167-1175. doi: 10.1109/tsg.2014.2380318 [DOI:10.1109/TSG.2014.2380318]
17. [17] Lampropoulos, I., Baghina, N., Kling, W., & Ribeiro, P. (2013). A Predictive Control Scheme for Real-Time Demand Response Applications. IEEE Transactions on Smart Grid, 4(4), 2049-2060. doi: 10.1109/tsg.2013.2257891 [DOI:10.1109/TSG.2013.2257891]
18. [18] Tanakornpintong, S., Tangsunantham, N., Sangsuwan, T., & Pirak, C. (2017). Location optimization for data concentrator unit in IEEE 802.15.4 smart grid networks. 2017 17th International Symposium on Communications and Information Technologies (ISCIT). doi: 10.1109/iscit.2017.8261218 [DOI:10.1109/ISCIT.2017.8261218]
19. [19] Rolim, G., Passos, D., Moraes, I., & Albuquerque, C. (2015). Modelling the Data Aggregator Positioning Problem in Smart Grids. 2015 IEEE International Conference on Computer and Information Technology; Ubiquitous Computing and Communications; Dependable, Autonomic and Secure Computing; Pervasive Intelligence and Computing. doi: 10.1109/cit/iucc/dasc/picom.2015.90 [DOI:10.1109/CIT/IUCC/DASC/PICOM.2015.90]
20. [20] Khalifa, T., Abdrabou, A., Naik, K., Alsabaan, M., Nayak, A., & Goel, N. (2014). Split- and Aggregated-Transmission Control Protocol (SA-TCP) for Smart Power Grid. IEEE Transactions on Smart Grid, 5(1), 381-391. doi: 10.1109/tsg.2013.2279756 [DOI:10.1109/TSG.2013.2279756]
21. [21] Rongxing Lu, Xiaohui Liang, Xu Li, Xiaodong Lin, & Xuemin Shen. (2012). EPPA: An Efficient and Privacy-Preserving Aggregation Scheme for Secure Smart Grid Communications. IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems, 23(9), 1621-1631. doi: 10.1109/tpds.2012.86 [DOI:10.1109/TPDS.2012.86]
22. [22] Weiwei Jia, Haojin Zhu, Zhenfu Cao, Xiaolei Dong, & Chengxin Xiao. (2014). Human-Factor-Aware Privacy-Preserving Aggregation in Smart Grid. IEEE Systems Journal, 8(2), 598-607. doi: 10.1109/jsyst.2013.2260937 [DOI:10.1109/JSYST.2013.2260937]
23. [23] Bao, H., & Lu, R. (2015). A New Differentially Private Data Aggregation with Fault Tolerance for Smart Grid Communications. IEEE Internet of Things Journal, 2(3), 248-258. doi: 10.1109/jiot.2015.2412552 [DOI:10.1109/JIOT.2015.2412552]
24. [24] Mondal, A., & Misra, S. (2014). Dynamic data aggregator unit selection in smart grid: An evolutionary game theoretic approach. 2014 Annual IEEE India Conference (INDICON). doi: 10.1109/indicon.2014.7030614 [DOI:10.1109/INDICON.2014.7030614]
25. [25] Shi, Y., Qiu, X., & Guo, S. (2015). Genetic algorithm-based redundancy optimization method for smart grid communication network. China Communications, 12(8), 73-84. doi: 10.1109/cc.2015.7224708 [DOI:10.1109/CC.2015.7224708]
26. [26] Das, U., & Namboodiri, V. (2019). A Quality-Aware Multi-Level Data Aggregation Approach to Manage Smart Grid AMI Traffic. IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems, 30(2), 245-256. doi: 10.1109/tpds.2018.2865937 [DOI:10.1109/TPDS.2018.2865937]
27. [27] Ullah, R., Faheem, Y., & Kim, B.-S. (2017). Energy and Congestion-Aware Routing Metric for Smart Grid AMI Networks in Smart City. IEEE Access, 5, 13799-13810. doi: 10.1109/access.2017.2728623 [DOI:10.1109/ACCESS.2017.2728623]
28. [28] Brandt, A., Hui, J., Kelsey, R., Levis, P., Pister, K., Struik, R., & Alexander, R. (2012). RPL: IPv6 Routing Protocol for Low-Power and Lossy Networks. doi: 10.17487/rfc6550 [DOI:10.17487/rfc6550]
29. [29] Saputro, N., & Akkaya, K. (2017). Investigation of Smart Meter Data Reporting Strategies for Optimized Performance in Smart Grid AMI Networks. IEEE Internet of Things Journal, 4(4), 894-904. doi: 10.1109/jiot.2017.2701205 [DOI:10.1109/JIOT.2017.2701205]
30. [30] Ribeiro, I., Albuquerque, C., de A. Rocha, A., & Passos, D. (2019). THOR: A framework to build an advanced metering infrastructure resilient to DAP failures in smart grids. Future Generation Computer Systems, 99, 11-26. doi: 10.1016/j.future.2019.03.021 [DOI:10.1016/j.future.2019.03.021]
31. [31] GLPK (GNU Linear Programming Kit). (n.d.). Retrieved from https://www.gnu.org/software/glpk/
32. [32] Team, M. (2019). Mininet: An Instant Virtual Network on your Laptop (or other PC) - Mininet. Retrieved from http://mininet.org
33. [33] Ryu SDN Framework. (2019). Retrieved from https://osrg.github.io/ryu/



XML   English Abstract   Print



بازنشر اطلاعات
Creative Commons License این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است.
دوره 8، شماره 3 - ( 11-1398 ) برگشت به فهرست نسخه ها