Optimal placement of data aggregation points for smart metering using wireless heterogeneous networks

Esteban Inga, Miguel Campana, Roberto Hincapie, Sandra Céspedes

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    Abstract

    This paper presents a heuristic model that optimally deploys the resources used to obtain a metropolitan and neighborhood area network with connectivity between the central office of an electricity company and the integrated meters in the homes of the clients-consumers. The presented model is not limited to relax a problem NP-Complete through grouping techniques or search by iterative processes which is the minimum or maximum distance that allows to obtain a feasible mesh that guarantees the connection of the smart meters in a real scenario; on the contrary, the work presents an option that allows reducing investment costs and achieving a heterogeneous wireless network that articulates several options in contrast to the cellular technology that would increase the investment considerably in the advanced measurement infrastructure; additionally, it includes the ability of wireless technology to achieve a long-term deployment that is scalable for the inclusion of new smart meters, but with the lowest cost considering to the minimum number of concentrators or data aggregation points of the initial feasible set determined by the corners where there are public lighting poles. The model achieves routing between smart meters, data aggregation points and cellular base stations that finally connect with the central office.

    Original languageEnglish
    Title of host publication2018 IEEE Colombian Conference on Communications and Computing, COLCOM 2018 - Proceedings
    EditorsDiana Briceno Rodriguez
    PublisherInstitute of Electrical and Electronics Engineers Inc.
    ISBN (Electronic)9781538668207
    DOIs
    StatePublished - 14 Sep 2018
    Event2018 IEEE Colombian Conference on Communications and Computing, COLCOM 2018 - Medellin, Colombia
    Duration: 16 May 201818 May 2018

    Publication series

    Name2018 IEEE Colombian Conference on Communications and Computing, COLCOM 2018 - Proceedings

    Conference

    Conference2018 IEEE Colombian Conference on Communications and Computing, COLCOM 2018
    Country/TerritoryColombia
    CityMedellin
    Period16/05/1818/05/18

    Bibliographical note

    Funding Information:
    V. CONCLUSIONES Este trabajo se centra en generar un despliegue cercano al óptimo minimizando recursos requeridos para formar una red de área metropolitana y vecindaria para obtener conectividad entre los MIs de energía eléctrica y la oficina central de las empresas eléctricas de distribución empleando una RHI. Para alcanzar este objetivo se planteó brindar la mejor conectividad de los MIs en términos de cobertura en la red de comunicaciones; además se incorporó como restricción la capacidad de cada tecnología inalámbrica. El modelo permite conectividad entre los MIs a través de multisaltos si el costo de la tecnología inalámbrica es menor que la disponible en un punto de agregación de datos; por lo tanto, si el costo y la cobertura así lo determinan, la red prefiere la opción de multisaltos, pero si el radio de cobertura no lo permite el medidor se conectará a un PAD. En este punto el modelo minimiza el número de PADs, dejando activo únicamente aquellos que sean requeridos para lograr la mejor conectividad de la red. El trabajo ha sido desarrollado sobre un escenario real georreferenciado para una zona suburbana lo que permite evidenciar el valor agregado del modelo de planeación y despliegue de la RHI; por otro lado, el escenario advierte una escalabilidad para inclusión de nuevos MIs sin segmentar a la red o generar agrupaciones desbalanceadas.

    Funding Information:
    Para lograr este objetivo se han planteado trabajos preliminares [1], donde se ha generado un despliegue en un escenario real georreferenciado y donde se emplaza un PAD de manera aleatoria dentro del mapa o área de interés [2], [3], [4] Si consideramos que para un óptimo despliegue de la red de comunicaciones inalámbrica, es necesaria la ubicación del PAD para cubrir el mayor número de MIs; entonces, el problema planteado ya no es trivial y toma una naturaleza combinatoria que determina un problema NP-complete [5], [6].

    Publisher Copyright:
    © 2018 IEEE.

    Keywords

    • data aggregation points
    • Optimization
    • planning
    • scalability
    • smart grid
    • smart metering

    Fingerprint

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