A Framework for the Performance Analysis and Simulation of RF-Mesh Advanced Metering Infrastructures for Smart Grid Applications

L'Infrastructure de Mesurage Avancée (IMA), conçue à l'origine pour lire à distance des compteurs intelligents, est actuellement considérée comme une composante essentielle dans le domaine des Smart Grid. Le but principal des IMAs est de connecter le grand nombre de compteurs intelligents installés chez les clients au le centre de contrôle de données de l'entreprise d'électricité et viceversa. Cette communication bidirectionnelle est une caractéristique recherchée par un grand nombre d'applications, qui visent à utiliser ces infrastructures comme support à la transmission de leurs données dans le réseau électrique, comme par exemple la gestion de la charge et la demande-réponse. Un grand nombre de technologies et de protocoles de communication sont actuellement utilisés dans les IMAs : parmi les solutions disponibles, le RF-Mesh est une des plus populaires, surtout grâce au bas coût pour l'installation et les équipements. Toutefois, le débit nominal des communications RF-Mesh est très bas, de l'ordre des dizaines de kbps, et la littérature qui traite leur performance est très limitée. Ceci pourrait en limiter l'utilisation pour des applications autres que la lecture à distance des compteurs intelligents. Ce travail de thèse vise à développer un système de modèles et outils pour évaluer la performance des réseaux RF-Mesh et encourager leur utilisation pour un grand nombre d'applications dans le domaine des Smart Grid. Le système d'évaluation de performance proposé est constitué (i) de modèles analytiques, pour calculer la probabilité de collision entre les paquets transmis, (ii) d'un simulateur de réseau, pour recréer le fonctionnement des réseaux RF-Mesh dans un environnement virtuel, (iii) d'un générateur de topologie, pour créer des cas réalistes en se basant sur des données géographiques et (iv) des méthodes pour l'analyse de la performance. Trois différents modèles analytiques ont été implémentés. Dans les deux premiers, une nouvelle formule analytique a été utilisée pour calculer la probabilité de collision entre paquets. La probabilité de collision est ensuite utilisée pour estimer le délai moyen de/vers chaque compteur intelligent dans l'IMA analysée. Par la suite, des indices de performance, basés sur le délai moyen, sont utilisés pour faire des analyses de performance : études de faisabilité pour les applications de Smart Grid, l'identification de noeuds critiques et d'éventuels goulots d'étranglement. Dans le troisième modèle analytique, la théorie de Markov-Modulated System est utilisée pour prendre en considération d'importants détails d'implémentation, comme la probabilité de retransmission et la taille des mémoires tampons des noeuds, qui n'avaient pas été inclus dans la modélisations précédente.

Abstract

Advanced Metering Infrastructure (AMI), originally conceived to replace the old Automated Meter Reading (AMR) infrastructures, have now become a key element in the Smart Grid context and might be used for applications other than remote meter reading. The main driver to their widespread installation is that they provide power utilities with a bidirectional connectivity with the smart meters. A wide variety of communication networks are currently proposed to support the implementation of AMIs, and, among them, the RF-Mesh technology seems to be very popular. The main reasons for its adoption are the proprietary infrastructure and the modest cost for the installation and the equipment. However, RF-Mesh systems are characterized by poor achievable data-rates in the order of 10 kbps, and their performance is not well studied in the literature. The lack of tools and methods for the performance evaluation might be a roadblock to their widespread adoption. This thesis aims at filling this gap and increase the knowledge of large-scale RF-Mesh systems to foster their use for a wide variety of applications. We propose a comprehensive framework for the performance evaluation of large-scale AMIs adopting the RF-Mesh technology. The framework includes (i) a geo-based topology generator that uses geographic data to produce realistic AMI cases, (ii) analytic models for the computation of packet collision probability and delay, (iii) a network simulator to recreate the behavior of large-scale RF-Mesh systems, and (iv) methods to evaluate the performance. Three different analytic models are included in the framework. The first two provide a novel analytic formulation of the packet collision probability in a mesh network with timeslotted ALOHA and the Frequency Hopping Spread Spectrum (FHSS) protocol : the collision probability is then used to estimate the average delay in the network, and to define and evaluate performance indexes (e.g., critical nodes and survival function). In the third model, a complex Markov-Modulated System (MMS) is used to take into consideration important implementation details, such as the retransmission probability and the buffer size, that were not considered in the two previous models. This model also provides a more accurate computation of the packet collision probability. A Poisson distribution is used to represent the traffic coming from potential Smart Grid applications. The framework also includes an RFMesh network simulator, written in Java and Python. The tool provides additional enhanced features with respect to the analytic models, such as a dynamic routing protocol or different traffic distributions.