Advanced electricity metering based on event-driven approaches

de Castro Tomé, Mauricio (2021-04-22)
 
Avaa tiedosto
Lataukset: 


de Castro Tomé, Mauricio
University of Oulu
22.04.2021
Tämä Kohde on tekijänoikeuden ja/tai lähioikeuksien suojaama. Voit käyttää Kohdetta käyttöösi sovellettavan tekijänoikeutta ja lähioikeuksia koskevan lainsäädännön sallimilla tavoilla. Muunlaista käyttöä varten tarvitset oikeudenhaltijoiden luvan.
Näytä kaikki kuvailutiedot
Julkaisun pysyvä osoite on
https://urn.fi/URN:ISBN:9789526229041

Kuvaus

Academic dissertation to be presented with the assent of the Doctoral Training Committee of Information Technology and Electrical Engineering of the University of Oulu for public defence in the OP auditorium (L10), Linnanmaa, on 29 April 2021, at 12 noon
Tiivistelmä

Abstract

The work presents potential improvements in electricity metering from applying an event-driven metering, or EDM, approach, instead of traditional time-based or energy-based metering. The thesis contributes a method for automatically updating the event triggers on the basis of past measurements, thereby decreasing the number of measurements that each consumer property must send. Secondly, the author introduces a series of filters that can be used for further reducing the quantity of data sent and analyses the impact of such filters’ use in reconstruction of the original signal. Finally, the impact of communication errors on the reconstruction of the signal is examined.

These improvements produce greater data compression without sacrificing the quality of the signal reconstruction. The results can serve as a foundation for more efficient deployment of advanced metering infrastructure.

 

Tiivistelmä

Tämä työ esittelee mahdollisia saavutettavia etuja, kun sähkön kulutuksen mittauksessa käytetään tapahtuma pohjaista mittausta (event-driven metering, EDM) verrattuna perinteiseen aikapohjaiseen tai energiapohjaiseen mittaamiseen. Väitöstyö tuottaa menetelmän, jossa automaattisesti päivitetään mittaustapahtumaliipaisut pohjautuen aiempiin mittauksiin, jolloin eri kulutuspisteiden (asiakkaiden) lähetettävien mittausten lukumäärää ja datan määrää voidaan merkittävästi vähentää. Lisäksi työssä esitetään useita suodatusmenetelmiä, joilla lähetettävän datan määrää voidaan edelleen vähentää sekä analysoidaan, kuinka hyvin alkuperäinen mittaussignaali voidaan rekonstruoida kyseisiä suodattimia hyödyntäen. Lisäksi väitöstyössä tutkitaan tiedonsiirtovirheiden vaikutusta alkuperäisen mittaussignaalin rekonstruktioon.

Työssä osoitetaan, että ehdotetut parannukset tuottavat tehokkaan datanpakkausmenetelmän alkuperäisen mittaussignaalin laadun kärsimättä. Työn tuloksia voidaan hyödyntää entistä tehokkaampien älysähköverkkojen mittausinfrastruktuurien kehittämisessä.

 

Original papers

Original papers are not included in the electronic version of the dissertation.

  1. Tome, M. de C., Nardelli, P. H. J., & Alves, H. (2018). Event-Based Electricity Metering: An Autonomous Method to Determine Transmission Thresholds. 2018 IEEE 87th Vehicular Technology Conference (VTC Spring). https://doi.org/10.1109/vtcspring.2018.8417870

    Self-archived version

  2. de Castro Tome, M., Nardelli, P., & Pereira da Silva, L. C. (2019). Flexible event-driven measurement technique for electricity metering with filtering. 2019 IEEE 17th International Conference on Industrial Informatics (INDIN). https://doi.org/10.1109/indin41052.2019.8972086

    Self-archived version

  3. Nardelli, P. H. J., de Castro Tomé, M., Alves, H., de Lima, C. H. M., & Latva-aho, M. (2016). Maximizing the link throughput between smart meters and aggregators as secondary users under power and outage constraints. Ad Hoc Networks, 41, 57–68. https://doi.org/10.1016/j.adhoc.2015.11.003

  4. de Castro Tome, M., Nardelli, P. H. J., & Alves, H. (2019). Long-Range Low-Power Wireless Networks and Sampling Strategies in Electricity Metering. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 66(2), 1629–1637. https://doi.org/10.1109/tie.2018.2816006

    Self-archived version

  5. Tome, M. C., Nardelli, P. H. J., Alves, H., & Latva-aho, M. (2016, April). Joint sampling-communication strategies for smart-meters to aggregator link as secondary users. 2016 IEEE International Energy Conference (ENERGYCON). https://doi.org/10.1109/energycon.2016.7514023

 

Osajulkaisut

Osajulkaisut eivät sisälly väitöskirjan elektroniseen versioon.

  1. Tome, M. de C., Nardelli, P. H. J., & Alves, H. (2018). Event-Based Electricity Metering: An Autonomous Method to Determine Transmission Thresholds. 2018 IEEE 87th Vehicular Technology Conference (VTC Spring). https://doi.org/10.1109/vtcspring.2018.8417870

    Rinnakkaistallennettu versio

  2. de Castro Tome, M., Nardelli, P., & Pereira da Silva, L. C. (2019). Flexible event-driven measurement technique for electricity metering with filtering. 2019 IEEE 17th International Conference on Industrial Informatics (INDIN). https://doi.org/10.1109/indin41052.2019.8972086

    Rinnakkaistallennettu versio

  3. Nardelli, P. H. J., de Castro Tomé, M., Alves, H., de Lima, C. H. M., & Latva-aho, M. (2016). Maximizing the link throughput between smart meters and aggregators as secondary users under power and outage constraints. Ad Hoc Networks, 41, 57–68. https://doi.org/10.1016/j.adhoc.2015.11.003

  4. de Castro Tome, M., Nardelli, P. H. J., & Alves, H. (2019). Long-Range Low-Power Wireless Networks and Sampling Strategies in Electricity Metering. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 66(2), 1629–1637. https://doi.org/10.1109/tie.2018.2816006

    Rinnakkaistallennettu versio

  5. Tome, M. C., Nardelli, P. H. J., Alves, H., & Latva-aho, M. (2016, April). Joint sampling-communication strategies for smart-meters to aggregator link as secondary users. 2016 IEEE International Energy Conference (ENERGYCON). https://doi.org/10.1109/energycon.2016.7514023

 
Kokoelmat