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iEZMesh

Vernetzung intelligenter Elektrizitätszähler über drahtlose selbstorganisierende Mesh-Technologie

Kontakt Prof. Dr. rer. nat. Volker Turau
Beginn 16. Dezember 2010
Finanzierung BMBF Fördermaßnahme "KMU-Innovativ: Informations- und Kommunikationstechnik (IKT)"

Projektbeschreibung

Ziel des iEZMesh Projekts ist die Entwicklung und Validierung von Architektur, Hardware und Protokollen für ein neuartiges drahtloses Sensornetz zum automatisierten, wartungsarmen Auslesen und zum Konfigurieren von Elektrizitätszählern. Verwendet werden soll ein selbstorganisierendes Sensornetz, in dem Zähler als Router fungieren. Um die bestehende Infrastruktur der Zähler zu erhalten, müssen die zu entwickelnden Funkmodule möglichst in existierender Hardware integrierbar sein. Weiterhin ist in Ballungsräumen mit Netzen von mehreren zehntausend Zählern ein hoch-skalierbares System notwendig. Auch muss die verlangte Zuverlässigkeit, Robustheit und Effizienz für einen Regelbetrieb trotz der un- günstigen, störungsanfälligen Umgebung mit hoher Funkabschirmung, in der Zähler häufig installiert sind, erreicht werden. Datenschutz und Datensicherheit müssen betrachtet werden, da aus den fein aufgelösten, drahtlos übertragenen Verbrauchsdaten Rückschlüsse auf das Leben von Menschen gezogen werden können.

Projektpartner ist das Unternehmen EMH metering. Die Ergebnisse des Projektes werden in die gesamte Sparte der Haushaltszähler von EMH metering integriert. iEZMesh wird im Rahmen der Fördermaßnahme "KMU-Innovativ: Informations- und Kommunikationstechnik (IKT)" durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) gefördert.

Publikationen

Martin Ringwelski, Christian Renner, Andreas Reinhardt, Andreas Weigel und Volker Turau. The Hitchhiker's Guide to Choosing the Compression Algorithm for Your Smart Meter Data. In Proceedings of the IEEE International Energy Conference and Exhibition (EnergyCon'12), September 2012. Florence, Italy.
@InProceedings{Telematik_RRWRT_2012_CompressionGuide, author = {Martin Ringwelski and Christian Renner and Andreas Reinhardt and Andreas Weigel and Volker Turau}, title = {The Hitchhiker's Guide to Choosing the Compression Algorithm for Your Smart Meter Data}, booktitle = {Proceedings of the IEEE International Energy Conference and Exhibition (EnergyCon'12)}, day = {9-12}, month = sep, year = 2012, location = {Florence, Italy}, }
Abstract: Smart meters are increasingly penetrating the market, resulting in enormous data volumes to be communicated. In many cases, embedded devices collect the metering data and transmit them wirelessly to achieve cheap and facile deployment. Bandwidth is yet scarce and transmission occupies the spectrum. Smart meter data should hence be compressed prior to transmission. Here, solutions for personal computers are not applicable, as they are too resource-demanding. In this paper, we propose four lossless compression algorithms for smart meters. We analyze processing time and compression gains and compare the results with five off-the-shelf compression algorithms. We show that excellent compression gains can be achieved when investing a moderate amount of memory. A discussion of the suitability of the algorithms for different kinds of metering data is presented.
Christian Renner, Sebastian Ernst, Christoph Weyer und Volker Turau. Prediction Accuracy of Link-Quality Estimators. In Proceedings of the 8th European Conference on Wireless Sensor Networks (EWSN'11), Februar 2011. Bonn, Germany. Acceptance rate 20%.
@InProceedings{Telematik_REWT_HoPS, author = {Christian Renner and Sebastian Ernst and Christoph Weyer and Volker Turau}, title = {Prediction Accuracy of Link-Quality Estimators}, booktitle = {Proceedings of the 8th European Conference on Wireless Sensor Networks (EWSN'11)}, day = {23-25}, month = feb, year = 2011, location = {Bonn, Germany}, note = {Acceptance rate 20%}, }
Abstract: The accuracy of link-quality estimators (LQE) is mission-critical in many application scenarios in wireless sensor networks (WSN), since the link-quality metric is used for routing decisions or neighborhood formation. Link-quality estimation must offer validity for different timescales. Existing LQEs describe and approximate the current quality in a single value only. This method leads to a limited accuracy and expressiveness about the presumed future behavior of a link. The LQE developed in this paper incorporates four quality metrics that give a holistic assessment of the link and its dynamic behavior; therefore, this research is an important step to achieving a higher prediction accuracy including knowledge about the short- and long-term behavior.