Energilagring för integritet kring smarta elmätare
Projektet använder ett energilagringssystem (batteri) för att ändra konsumtionsmönstret som rapporteras till elbolaget. Syftet är att studera och utveckla tekniken för ett fysiskt tillvägagångssätt som kan stärka användarens integritet.
Bakgrund
Smarta elmätare behövs i det moderna elnätet av flera skäl. De gjorde det möjligt för en tvåvägskommunikation mellan användaren och elbolaget, och de öppnar upp för moderna och smarta tjänster som finansiella planer för användaren, distribuerad förnybar energi och nätstatus. Men energiförbrukningsprofilen innehåller även integritetskänsliga data om användaren. I synnerhet kan profildatan avslöja användningsbeteendet beträffande elektriska apparater, vilket gör det möjligt att dra ingående slutsatser om användarens privatliv.
Elförbrukningen som smarta mätare rapporterar till elbolagen har ett mönster som inte kan identifieras lätt. För att kunna utveckla algoritmer för energieffektivisering, däremot, behövs verkliga data om energiförbrukningen och dessutom referensdata, data som beskriver den verkliga användningen av elektriska apparater.
Projektbeskrivning
Projektet syftar till att samla in ett dataset från de smarta elmätarna som ska installeras i studentlägenheterna i testbädden på KTH Live-In Lab. Vi kommer sedan göra datasetet tillgängligt för andra forskargrupper så att fler kan bidra till forskning som kan leda till minskad energiförbrukning och därigenom bidra till att uppnå klimatmålen.
Utifrån det insamlade datasetet ska vi undersöka hur användningen av batteriet som mellanhand mellan hyresgästen och elleverantören kan hjälpa till att optimera elanvändningen och öka hyresgästernas medvetenhet om deras energiförbrukning, vilket i sin tur kan leda till en minskning av densamma. För att skydda den personliga integriteten använder batteriet en algoritm för att ändra hyresgästens konsumtionsmönster innan förbrukningsdatan skickas vidare till elmätaren, samtidigt som en hög optimeringshastighet i fråga om energianvändning kan bibehållas.
I det här projektet kommer vi att utveckla en metod där ett batteri i ett hushåll laddas under perioder på dygnet när den totala belastningen på elnätet är låg. Den främsta fördelen är att den personliga integriteten skyddas när hushållets energi kommer från batteriet, eftersom det verkliga konsumtionsmönstret inte längre är tillgängligt för elleverantören. Som en sekundär fördel vill vi skapa en öppen datalösning för att göra uppgifterna tillgängliga för andra forskargrupper, vilket gör det möjligt att fler kan göra studier utan att ha resurserna att göra egna mätningar.
Genomförande
Det kommer att genomföras två mätkampanjer på KTH Live-In Lab. I båda kampanjerna kommer vi under en ettårsperiod att samla in elanvändningsdata och avläsningar från de smarta elmätarna i de fyra lägenheterna.
I den första mätkampanjen ska vi skapa en referensdatamängd [DP1] och göra den öppet tillgänglig för forskning, till exempel för att testa algoritmer i simuleringar. I den andra mätkampanjen ska vi testa ett energilagringsystem och effektflödesalgoritmer för att utvärdera deras lämplighet att ändra hyresgästens konsumtionsmönster, som det rapporteras enligt de smarta elmätarna, för att skydda deras integritet.
Mer tillgängliga data från elektriska apparater kommer att resultera i ett mer annoterat dataset så att referensdatamängden blir mer värdefull för utvärderingar av teknikprestanda för integritetsförbättring. Det innebär att ju mer sann bakgrundsinformation om situationen som finns, desto fler numeriska experiment kan utföras. Databasen kommer att innehålla tidsseriedata om energiförbrukningen i lägenheterna (det vill säga aktuell mätning).
De apparater som kan avslöja verkliga användningsbeteenden kommer vara de mest informativa i fråga om det personliga beteendet. Standard uppdelningsalgoritmer kommer först att identifiera stora energiförbrukare (till exempel kyl, ugn och vattenkokare), vilka sedan stryks från elanvändningsprofilen i den smarta elmätaren. Från den återstående profilen kommer vi sedan kunna härleda oss till specifika apparater.
Dataseten kommer att göras allmänt tillgängliga för att möjliggöra återanvändning av datan och verifiering av forskningsresultaten. Tillgång till datan kommer att tillhandahållas efter att den sökande har fyllt i ett registreringsformulär online som frågar efter syftet och en giltig e-postadress. Datan kommer sedan att göras tillgänglig under "Creative Commons License" (BY-SA, Attribution).
