En-tête de navigationNavigation principaleSuiviFiche


Unité de recherche
OFEN
Numéro de projet
SI/501552
Titre du projet
Potential und Herausforderungen vernetzter, energiebewusster Geräte für ein intelligentes Energiemanagement

Textes relatifs à ce projet

 AllemandFrançaisItalienAnglais
Mots-clé
Anzeigen
-
-
-
Description succincte
Anzeigen
-
-
Anzeigen
Publications / Résultats
Anzeigen
-
-
Anzeigen
Rapport final
Anzeigen
Anzeigen
-
Anzeigen

Textes saisis


CatégorieTexte
Mots-clé
(Allemand)
Energy-aware Devices, Internet of Things, Smart Network Management
Description succincte
(Allemand)
Ein Ansatz zur intelligenten Effizienzoptimierung im Energienetz liegt darin, vernetzte „energiebewusste“ (Energy-Aware)-Geräte zu nutzen. Ziel dieser Studie ist es, Herausforderungen und mögliche Lösungsszenarien zu betrachten, um eine Übersicht der Komplexität und des Potentials einer intelligenten, vernetzten „Energy-Awareness“ von Geräten/IoT zu bekommen. Die Ergebnisse sollen ferner als Grundlage für weitere Arbeiten und Abklärungen dienen.
Description succincte
(Anglais)
An approach for smart efficiency optimisations in the grid lies in the usage of connected, energy-aware devices. The goal of this study is to identify the challenges and sketch possible solution scenarios to grasp the complexity and get an overview of the energy-related potential of a smart, networked energy-awareness of devices in and outside the IoT. The results shall be taken to come up with further relevant questions and define the potential next steps to develop the topic further.
Publications / Résultats
(Allemand)
Documents annexés
Publications / Résultats
(Anglais)
Documents annexés
Rapport final
(Allemand)

Die Zukunft bringt eine starke Zunahme vernetzter Geräte. Dabei wird kaum ein Bereich ausgeklammert, indem das Internet der Dinge keine Bedeutung erhält. Die Rechenleistung der in den Geräten verwendeten Prozessoren wird laufend höher und ermöglicht zunehmend, auch komplexere Berechnungen im Gerät vorzunehmen. So wird es künftig auch denkbar sein, Algorithmen des maschinellen Lernens, speziell des Deep Learnings, in die Geräte zu integrieren.

Herausforderungen in einem anderen Bereich stellt die Energiestrategie 2050 der Schweiz dar. Die wesentlichen Punkte sind ein geringerer Energieverbrauch, mehr erneuerbare Energiequellen und der Ausstieg aus der Atomkraft. Die Umsetzung der Energiestrategie hat unter anderem zur Folge, dass insbesondere elektrische Energie volatiler zur Verfügung steht, als wir das heute gewohnt sind. Lösungen bestehen in einem smarten Energiemanagement, so dass der Verbrauch von elektrischer Energie besser auf das Angebot abgestimmt ist.

Ein Ansatz smarten Energiemanagements besteht darin, dass von einzelnen Geräten der detaillierte Energieverbrauch bekannt ist und auf Basis dieser Information Feedback- und Energiemanagementsysteme realisiert werden. Der Energieverbrauch einzelner Geräte kann mit Sub-Metering oder mit Lastaufschlüsselungsalgorithmen bestimmt werden. Wir verfolgen einen weiteren Ansatz: Energy Aware Geräte. Solche Geräte kennen ihren eigenen Energieverbrauch und können diesen nach aussen kommunizieren.

Wir erweitern den Begriff der Energy Awareness: Neben dem aktuellen Energieverbrauch können die Geräte auch eine Vorhersage ihres Energieverbrauchs für die nächsten Stunden bereitstellen und von aussen Steuerkommandos empfangen. Dies erachten wir als notwendige Erweiterung, um die Vorteile von Energy Aware Geräten nutzen zu können. Mit diesem erweiterten Begriff analysieren wir verschiedene Szenarien im Wohnbereich und schätzen den Nutzen von Energy Aware Geräten ab. Insbesondere gehen wir auf die Szenarien «Energy Saving», «m-Grid» und «Balancing Power» ein.

Beim Szenario «Energy Saving» geht es darum, dass die Bewohner detailliert und schnell über ihren Energieverbrauch informiert werden. Dies mit dem Ziel, die Bewohner zu sparsamen Verhalten zu motivieren. Im Szenario «m-Grid» betrachten wir das Energiemanagement in einem Verbund von Energiequellen (z.B. Solaranlagen) und Verbrauchern in einem begrenzten Areal. Ein solches Areal umfasst typischerweise neben hier im Fokus stehenden Wohnungen auch Gewerbe und Industrie. Und im Szenario «Balancing Power» betrachten wir die Möglichkeit, dass auch Haushalte mit ihren Verbrauchern Regelenergie zur Verfügung stellen können, wenn eine genügend grosse Zahl von Haushalten in einem Pool zusammengefasst wird.

Es zeigt sich, dass die Vorhersage des Energieverbrauchs eine wichtige Information für Energiemanagementsysteme ist, welche darauf basierend eine präzisere Planung und Optimierung vornehmen können. Das betrifft die beiden Szenarien «m-Grid» und «Balancing Power». Diese beiden Szenarien sind zudem darauf angewiesen, dass die Geräte auch Steuerkommandos empfangen können. Der aktuelle Verbrauch ist in allen drei Szenarien erforderlich.

Um den ökonomischen Nutzen von Energy Awareness abzuschätzen, vergleichen wir die Möglichkeiten von energy aware Geräten mit anderen Technologien, welche zur Bestimmung des Energieverbrauchs von einzelnen Geräten geeignet sind. Insbesondere ist das die Lastaufschlüsselung aus einer Gesamtstrommessung. Generell gilt, dass der Nutzen der Energy Awareness nicht isoliert betrachtet werden soll. Zur Abschätzung des Nutzens muss der Einsatz von Energy Aware Geräten im Kontext des jeweiligen Szenarios betrachtet werden. Bei den von uns betrachteten Szenarien sehen wir einen hohen Nutzen der Energy Awareness für «m-Grid» und «Balancing Power». Die Informationen, welche energy aware Geräte bereitstellen, sind für die jeweiligen Dienste wichtig, um eine möglichst hohe Optimierung des Energiemanagements zu erreichen. Den Nutzen für «Energy Saving» stufen wir als gering ein. Dadurch dass die einzelnen Geräte ihren Energieverbrauch selber bereitstellen, wird die Motivation zum Energiesparen kaum beeinflusst.

Damit Energy Awareness sich durchsetzen kann, werden nicht nur energy aware Geräte benötigt. Die Geräte müssen vernetzt sein, damit ein Dienstleister diese Geräte auch für ein bestimmtes Szenario verwenden kann. Damit möglichst viele energy aware Geräte für einen Dienst zusammengeschlossen werden können, müssen die Hersteller der Geräte sich an definierte Protokolle halten können. Nur so kann eine herstellerübergreifende Kompatibilität gewährleistet werden.

Es sind weiter Arbeiten nötig, um solche Protokolle zu spezifizieren und standardisieren und um Optimierungsalgorithmen für die jeweiligen Szenarien zu erstellen. Herausforderungen bestehen in der potentiell hohen Anzahl von Geräten, welche über ein grosses Gebiet verteilt sein können. Ausserdem müssen die Bedürfnisse der Kunden berücksichtigt werden. Für Anbieter von auf energy aware Geräten basierenden Diensten besteht die Herausforderung darin, erfolgreiche Geschäftsmodelle zu entwickeln. Oft besteht dabei das Problem, den Kunden einen genügend hohen Anreiz zu bieten, damit sie zur Teilnahme an dem jeweiligen Dienst bereit sind.

Um das Potential von energy aware Geräten auszuschöpfen und aufzuzeigen, empfehlen wir, die im vorigen Abschnitt genannten Massnahmen zu initiieren und weitergehende Simulationen und Pilottests durchzuführen.

Rapport final
(Anglais)

The number of networked devices on the Internet of Things will continue to rise sharply. The computing power of the processors used in the devices is constantly increasing and increasingly enables more complex calculations to be carried out in the device. In the future it will also be conceivable to integrate machine learning algorithms, especially deep learning, into the devices.

Switzerland's Energy Strategy 2050 presents challenges in another area. The main points are lower energy consumption, more renewable energy sources and the phasing out of nuclear power. One of the consequences of implementing the energy strategy is that electrical energy in particular is more volatile than we are used to today. Solutions consist of smart energy management, so that the consumption of electrical energy is better matched to the supply.

One approach to smart energy management is that the detailed energy consumption of individual devices is known, and feedback and energy management systems are implemented on the basis of this information. The energy consumption of individual devices can be determined with sub-metering or load disaggregation algorithms. We follow another approach: Energy aware devices. Such devices know their own energy consumption and can communicate it to the outside world.

We expand the concept of energy awareness: In addition to the current energy consumption, the devices can also provide a forecast of their energy consumption for the next few hours and receive control commands from outside. We consider this a necessary extension to reap all the benefits of having Energy Aware devices. With this extended concept we analyse different scenarios in the living area and estimate the use of energy aware devices. In particular, we deal with the scenarios “Energy Saving”, “m-Grid” and “Balancing Power”.

The "Energy Saving" scenario is about informing residents in detail and quickly about their energy consumption. This is done with the aim of motivating residents to behave sparingly. In the "m-Grid" scenario, we consider energy management in a network of energy sources (e.g. solar systems) and consumers in a limited area. Such an area typically includes commercial and industrial buildings as well as apartments. And in the "Balancing Power" scenario we consider the possibility that households and their consumers can also provide balancing energy if a sufficiently large number of households are combined in a pool.

It turns out that predicting energy consumption is an important information for energy management systems, which can make more precise planning and optimization based on it. This applies to the two scenarios "m-Grid" and "Balancing Power". These two scenarios also depend on the devices being able to receive control commands. Current consumption is required in all three scenarios.

To assess the economic benefits of energy awareness, the possibilities of energy aware devices are compared with other technologies that are suitable for determining the energy consumption of individual devices. In particular, this is the load disaggregation from a total current measurement. In general, the benefits of energy awareness should not be viewed in isolation. To estimate the benefit, the use of energy aware devices must be considered in the context of the respective scenario. We see a high benefit of energy awareness for "m-Grid" and "Balancing Power" in the scenarios we are considering. The information provided by energy aware devices is important for the respective services in order to achieve the highest possible optimization of energy management. We consider the benefits for "Energy Saving" to be small. The fact that the individual devices provide their own energy consumption hardly influences the motivation to save energy.

For energy awareness to be successful, not only energy aware devices are needed. The devices must be networked so that a service provider can also use these devices for a specific scenario. In order for as many energy aware devices as possible to be connected for a service, the manufacturers of the devices must be able to adhere to defined protocols. This is the only way to ensure manufacturer-independent compatibility.

Further work is necessary to specify and standardize such protocols and to create optimization algorithms for the respective scenarios. Challenges lie in the potentially high number of devices that can be distributed over a large area. In addition, the needs of customers must be taken into account. For providers of services based on energy aware devices, the challenge is to develop successful business models. Often the problem is to provide customers with a high enough incentive to be willing to participate in the service.

In order to exploit and demonstrate the potential of energy aware devices, we recommend initiating the measures mentioned in the previous section and carrying out further simulations, research projects and pilot tests.

Documents annexés
Rapport final
(Français)

Le nombre d'appareils en réseau sur l'Internet des objets continuera d'augmenter fortement. La puissance de calcul des processeurs utilisés dans les appareils est en constante augmentation et permet d'effectuer des calculs de plus en plus complexes dans l'appareil. A l'avenir, il sera également envisageable d'intégrer des algorithmes d'apprentissage machine, en particulier l'apprentissage profond, dans les appareils.

La stratégie énergétique 2050 de la Suisse présente des défis dans un autre domaine. Les principaux points sont la réduction de la consommation d'énergie, l'augmentation des sources d'énergie renouvelables et l'abandon progressif de l'énergie nucléaire. L'une des conséquences de la mise en œuvre de la stratégie énergétique est que l'énergie électrique en particulier est plus volatile que ce à quoi nous sommes habitués aujourd'hui. Les solutions consistent en une gestion intelligente de l'énergie, de sorte que la consommation d'énergie électrique est mieux adaptée à l'alimentation.

Une approche de la gestion intelligente de l'énergie est que la consommation d'énergie détaillée de chaque appareil est connue et que des systèmes de rétroaction et de gestion de l'énergie sont mis en œuvre sur la base de ces informations. La consommation d'énergie de chaque appareil peut être déterminée à l'aide d'algorithmes de sous-mesure ou de désagrégation de charge. Nous suivons une autre approche : Dispositifs sensibles à l'énergie (energy aware). Ces appareils connaissent leur propre consommation d'énergie et peuvent la communiquer au monde extérieur.

Nous élargissons le concept de sensibilisation à l'énergie : En plus de la consommation d'énergie actuelle, les appareils peuvent également fournir une prévision de leur consommation d'énergie pour les prochaines heures et recevoir des commandes de contrôle de l'extérieur. Nous considérons qu'il s'agit d'une extension nécessaire pour profiter de tous les avantages d'avoir des appareils sensibles à l’énergy. Avec ce terme prolongé, nous analysons différents scénarios dans la zone d'habitation et estimons l'utilisation d'appareils sensibles à l'énergie. En particulier, nous traitons les scénarios "Économie d'énergie", "m-Grid" et "Balancing Power".

Le scénario "Économie d'énergie" consiste à informer les habitants en détail et rapidement sur leur consommation d'énergie. Ceci est fait dans le but de motiver les résidents à se comporter avec parcimonie. Dans le scénario "m-Grid", nous considérons la gestion de l'énergie dans un réseau de sources d'énergie (par exemple les systèmes solaires) et de consommateurs dans une zone limitée. Une telle zone comprend généralement des bâtiments commerciaux et industriels ainsi que des appartements. Et dans le scénario "Balancing Power", nous considérons la possibilité que les ménages et leurs consommateurs puissent également fournir de l'énergie d'équilibrage si un nombre suffisamment important de ménages sont regroupés dans un pool.

Il s'avère que la prévision de la consommation d'énergie est une information importante pour les systèmes de gestion de l'énergie, qui peuvent faire une planification plus précise et l'optimisation basée sur elle. Ceci s'applique aux deux scénarios "m-Grid" et "Balancing Power". Ces deux scénarios dépendent également de la capacité des appareils à recevoir des commandes de contrôle. La consommation de courant est nécessaire dans les trois scénarios.

Pour évaluer les avantages économiques de la sensibilisation à l'énergie, on compare les possibilités des appareils sensibles à l'énergie avec d'autres technologies qui conviennent pour déterminer la consommation d'énergie de chaque appareil. Il s'agit en particulier de la désagrégation de la charge à partir d'une mesure du courant total. En général, les avantages de la sensibilisation à l'énergie ne doivent pas être considérés isolément. Pour estimer l'avantage, l'utilisation d'appareils sensibles à l'énergie doit être considérée dans le contexte du scénario respectif. Dans les scénarios que nous envisageons, nous voyons un grand bénéfice de la sensibilisation à l'énergie pour le "m-Grid" et le "Balancing Power". Les informations fournies par les appareils à consommation d'énergie sont importantes pour les services respectifs afin d'optimiser au maximum la gestion de l'énergie. Nous considérons que les avantages pour les "économies d'énergie" sont minimes. Le fait que les appareils individuels fournissent leur propre consommation d'énergie n'influence guère la motivation à économiser de l'énergie.

Pour que la sensibilisation à l'énergie soit un succès, il ne suffit pas de disposer d'appareils sensibles à l'énergie. Les appareils doivent être mis en réseau afin qu'un fournisseur de services puisse également utiliser ces appareils pour un scénario spécifique. Pour que le plus grand nombre possible d'appareils sensibles à l'énergie soient connectés pour un service, les fabricants des appareils doivent être en mesure d'adhérer à des protocoles définis. C'est la seule façon d'assurer la compatibilité indépendamment du fabricant.

D'autres travaux sont nécessaires pour spécifier and normaliser ces protocoles et pour créer des algorithmes d'optimisation pour les scénarios respectifs. Le défi réside dans le nombre potentiellement élevé d'appareils qui peuvent être distribués sur une grande surface. En outre, les besoins des clients doivent être pris en compte. Pour les fournisseurs de services basés sur des appareils sensibles à l'énergie, le défi consiste à développer des modèles d'affaires réussis. Souvent, le problème est de fournir aux clients un incitatif suffisamment élevé pour qu'ils soient prêts à participer au service.

Afin d'exploiter et de démontrer le potentiel des appareils économes en énergie, nous recommandons d'initier les mesures mentionnées dans la section précédente et de réaliser d'autres simulations, projets de recherche et essais pilotes.