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rapporti - Deliverable

Risultati della sperimentazione di casi d’uso per servizi elettrici sulla piattaforma Fog INtelliGent Edge Reactive (FINGER)

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Risultati della sperimentazione di casi d’uso per servizi elettrici sulla piattaforma Fog INtelliGent Edge Reactive (FINGER)

Nuove soluzioni di Fog/Edge Computing e di Software Defined Networking rendono disponibili i vantaggi del Cloud Computing a livello di campo. Il documento riporta i risultati della sperimentazione di casi applicativi di interesse per il sistema elettro-energetico sviluppati nella piattaforma dimostrativa Fog INtelliGent Edge Reactive (FINGER) dedicata a questo tipo di architetture.

Gran parte delle soluzioni adottate per il monitoraggio e la supervisione del sistema elettrico sono tendenzialmente di tipo centralizzato, ovvero i dati vengono inviati ad un sistema centrale per essere memorizzati ed elaborati. Negli ultimi anni si è assistito ad un trasferimento di molte applicazioni in Cloud al fine di favorirne la disponibilità, affidabilità, scalabilità e replicabilità. Un limite alla migrazione delle applicazioni in Cloud è rappresentato dai vincoli temporali derivanti dalle elevate latenze delle comunicazioni. Le soluzioni Fog/Edge Computing e Software Defined Networking portano i vantaggi del Cloud a livello di campo rendendo disponibili capacità di elaborazione e decisione nei nodi periferici. Le elaborazioni sono effettuate vicino al processo riducendo le latenze e il volume dei dati trasferiti in Cloud, abilitando altresì il flusso continuo (streaming) dei dati verso il Cloud, le architetture Fog/Edge favoriscono anche i processi di analisi in linea.
Nel corso di questo triennio di ricerca di sistema, sono stati identificati alcuni casi d’uso del settore elettroenergetico particolarmente significativi e sono stati individuati i componenti base per la realizzazione di una piattaforma denominata Fog INtelliGent Edge Reactive (FINGER). I casi d’uso presi in considerazione sono: il controllo di una microrete, l’osservabilità di reti elettriche di distribuzione, la gestione aggregata di dispositivi di ricarica di veicoli elettrici, la gestione del monitoraggio di profili di ricarica di veicoli elettrici, l’acquisizione di profili di consumo elettrico da contatori di seconda generazione.
Gli elementi dell’architettura sono dotati della capacità di inviare con continuità un flusso di informazioni sul proprio stato e sui processi permettendo l’analisi in tempo reale, anche in maniera automatica con algoritmi di Machine Learning. La piattaforma permette di valutare anche nuove soluzioni architetturali per la realizzazione di applicazioni di tipo Supervisory Control And Data Acquisition (SCADA), applicazioni di protezione del sistema elettrico e applicazioni end-user.

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