Chương 1: Trình bày tổng quan về đề tài, cơ sở hình thành đề tài, mục tiêu của đề tài, phạm vi đề tài, phương pháp nghiên cứu. Chương 2: Mô tả bài toán và phân tích các nghiệp vụ trong bài toán Đưa ra bài toán: thu thập dữ liệu thông số vận hành từ các công tơ điện ở các trạm biến áp đưa về trung tâm dữ liệu để hiện thị dữ liệu về sản lượng điện năng, thông số vận hành của các công tơ điện, chỉ số chốt hàng tháng của các công tơ, các cảnh báo và sự kiện của công tơ. Yêu cầu các cảnh báo và sự kiện công tơ cần được gửi đến trung tâm và người xử lý sự cố trong thời gian ngắn nhất (độ trễ thấp), kiểm tra được các nguồn lực cho các thiết bị trong hệ thống (nguồn lực về server, bandwith, khả năng tính toán). Chương 3: Cơ sở lý thuyết: Giới thiệu về Internet of Things, tổng quan về Fog Computing, tìm hiểu về công cụ mô phỏng iFogSim.
Để có những tri thức cơ sở về kiến trúc Fog Computing, công cụ iFogSim để mô phỏng cho bài toán đã đặt ra ở chương 2. Chương 4: Mô phỏng bài toán với mô hình iFogSim: Dùng công cụ mô phỏng để hiện thực (iFogSim) mô phỏng mô hình đề xuất giải quyết bài toán đặt ra. Chương 5: Đánh giá kết quả khi thực hiện mô phỏng: Đánh giá mô hình đã mô phỏng ở chương 4 qua các tiêu chí: Khả năng tính toán, độ trễ, tiết kiệm năng lượng. Chương 6: Kết quả đạt được và hướng phát triển 14 CHƯƠNG 2: MÔ TẢ BÀI TOÁN VÀ PHÂN TÍCH CÁC NGHIỆP VỤ TRONG BÀI TOÁN Chương này tập trong vào việc mô tả bài toán của hệ thống đo xa về giải quyết vấn đề tối ưu hoá thời gian khi dữ liệu được gửi từ các công tơ điện đến trung tâm xử lý những dữ liệu này tại điện lực TP HCM và phân loại các nghiệp vụ xử lý dữ liệu của bài toán 2.1 Mô tả bài toán của hệ thống đo xa: Thu thập dữ liệu thông số vận hành từ các công tơ điện ở các trạm biến áp đưa về trung tâm dữ liệu để hiển thị dữ liệu về sản lượng điện năng, thông số vận hành của các công tơ điện, chỉ số chốt hàng tháng của các công tơ, các cảnh báo và sự kiện của công tơ.
Yêu cầu các cảnh báo và sự kiện công tơ cần được gửi đến trung tâm và người xử lý sự cố trong thời gian ngắn nhất (độ trễ thấp), kiểm tra được các nguồn lực cho các thiết bị trong hệ thống (nguồn lực về server, bandwith, khả năng tính toán). Sau đây là mô hình tổng quan về kiến trúc của hệ thống đo xa: Hình 2.1: Sơ đồ vật lý hệ thống đo xa Hình 2.1 mô tả hiện trạng hiện tại của hệ thống là những dữ liệu được thu thập từ những công tơ điện (thông số vận hành, cảnh báo và sự kiện) sẽ được gửi về những nhà cung cấp các công tơ (các HES – Head End System). Sau đó các HES sẽ chuyển dữ liệu này về trung tâm tập trung dữ liệu để tiến hành xử lý các số liệu để hiển thị 15 lên hệ thống website cho nhà quản lý theo dõi. Những vấn đề mà hệ thống hiện tại chưa cải tiến được gồm những dữ liệu về cảnh báo và sự kiện của các công tơ điện chưa được gửi một cách tức thời về trung tâm tập trung dữ liệu để kịp thời xử lý khi có sự cố xảy ra; thời gian nhận dữ liệu từ công tơ đến trung tâm tập trung dữ liệu còn chậm do qua bước trung gian là các nhà cung cấp; các tiến trình xử lý đều tập trung thực hiện tại trung tâm tập trung dẫn đến cần một nguồn lực tại trung tâm rất lớn nhưng chưa tận dụng được những nguồn lực có sẵn tại các khu vực, tại chính nhà cung cấp.
Từ những vấn đề trên nên tác giả đưa ra việc áp dụng mô hình Fog Computing vào hệ thống đo xa để giải quyết những vấn đề còn tồn tại.2 Phân tích nghiệp vụ và mô hình hoá các nghiệp vụ Sau khi khảo sát nghiệp vụ trong hệ thống đo xa của ngành điện, tác giả đã đưa ra được bảng phân loại dịch vụ ứng với từng dịch vụ như sau: Bảng 2.1: Bảng các dịch vụ STT Tên dịch vụ Loại dịch vụ 1 Tính sản lượng theo giờ Vận hành 2 Tính sản lượng theo ngày Vận hành 3 Cảnh báo vận hành đảo pha Cảnh báo 4 Cảnh báo giá trị dòng trên pha A quá ngưỡng Cảnh báo 5 Cảnh báo giá trị dòng trên pha B quá ngưỡng Cảnh báo 6 Cảnh báo giá trị dòng trên pha C quá ngưỡng Cảnh báo 7 Cảnh báo giá trị hệ số công suất thấp hơn ngưỡng Cảnh báo 8 Số lần tụt áp pha A Sự kiện 16 9 Số lần tụt áp pha B Sự kiện 10 Số lần tụt áp pha C Sự kiện 11 Số lần tụt áp 3 pha Sự kiện Bảng 2.1 là bảng rút gọn các dịch vụ, chi tiết sẽ thể hiện ở mục phụ lục.1 tác giả đã thống kê được có ba loại dịch vụ là: vận hành, cảnh báo, sự kiện. Từ những mô tả ở phần 2.1 tác giả đưa ra các module và mối quan hệ của các module sẽ được thiết kế cho hệ thống đo xa như sau: Edge Instantaneous_area Instantaneous Calculator Meter Generated Concentration Parameters Calculator Smart Meter Alert, Event Hình 2.2: Các module và mối quan hệ giữa các module trong hệ thống đo xa Hình 2.2 mô tả những dữ liệu từ những công tơ điện thông minh (Smart Meter) là Meter (những chỉ số của công tơ) sẽ được gửi đến module Generated Parameters, tại đây module này sẽ thực hiện việc chuyển đổi những liệu (Meter) thành những dữ liệu như thông số vận hành (Instantaneous), cảnh báo (Alert), sự kiện (Event) để chuyển đến các module tiếp theo để xử lý. Thông số vận hành sẽ được chuyển đến module EdgeCalculator để thực hiện tính toán theo từng khu vực (Instantaneous_area), sự kiện và cảnh báo sẽ được gửi đến module Concentration Calculator để làm các báo cáo cho nhà quản lý.2: Định nghĩa các module STT Tên module Mô tả 1 Generated Tại module này sẽ nhận những chỉ số điện năng từ các Parameters công tơ sẽ phát sinh ra các bảng tin thông số vận hành (Instantaneous), sự kiện công tơ (Event), Cảnh báo ( Alert). Các bản tin này sẽ được gửi đến module Edge Calculator, và Concentration Calculator 2 Edge Calculator Tại module này sẽ nhận bảng tin thông số vận hành (Instantaneous) để tính toán theo khu vực và gửi về module Concentration Calculator 3 Concentration Tại module này nhận bảng tin đã được tính toán tại Calculator Edge Calculator sau đó sẽ thực hiện việc tổng hợp số liệu tập trung cho ra các báo cáo sản lượng, chỉ số điện năng, báo cáo tổn thất … Ngoài ra còn tổng hợp lại các Event và Alert đã xảy ra tại các công tơ điện Bảng 2.2 đã đưa mô tả cụ thể các module được thiết kế khi áp dụng mô hình Fog Computing vào hệ thống đo xa.2 tác giả đưa ra những đề xuất khi áp dụng mô hình Fog Computing: - Module GenerateParameters phải nằm trên thiết bị vật lý là Modem để có thể nhận các thông số từ các Smart Meter một cách nhanh chóng và gửi các thông số đó về Module EgdeCalculator và vì thiết bị Modem gắn chung với Smart Meter nên để tối ưu thì các Modem chỉ xử lý những nghiệp vụ đơn giản.
- Module EgdeCalculator sẽ nhận những thông số từ Module GenerateParameters trên các Modem để tổng hợp số liệu của một khu vực bao gồm nhiều Smart Meter vì vậy Module EgdeCalculator nên được đặt trên thiết bị gần với thiết bị Modem để làm giảm độ trễ của dữ liệu. Do đó tác giả đề xuất đặt Module EgdeCalculator trên các thiết bị HES (là nên tập trung dữ liệu thành từng khu vực theo từng quận) 18 - Module ConcentrationCalculator là nơi tổng hợp tất cả dữ liệu cho cả hệ thống, nhận các cảnh báo, những sự kiện của Smart Meter và cũng là nơi tổng kết các số liệu đạt được để xuất ra các hoá đơn tính điện cho người dùng cuối. Chính vì các lý do trên, module ConcentrationCalculator nên được đặt tại Cloud (Data Center). 19 CHƯƠNG 3: CƠ SỞ LÝ THUYẾT 3.1 Mô hình Internet of Things Hình 3.1: Model Internet of Things [12] Hình 3.1 mô tả chức năng cần thiết cho một hệ thống IoT.
Trong hệ thống IoT thì luồng dữ liệu đi theo cả hai hướng, với mô hình kiểm soát thì luồng dữ liệu đi từ phía trên mô hình (tầng 7) đến dưới cùng (tầng 1), với mô hình giám sát thì dòng thông tin đi theo chiều ngược lại: Tầng 1: Bộ điều khiển và thiết bị vật lý: gồm thiết bị vật lý và bộ điều khiển có thể điều khiển nhiều thiết bị Tầng 2: Kết nối: là nơi giao tiếp và kết nối, truyền tải thông tin giữa các thiết bị ở tầng 1, truyền tải thông tin đi trên khắp mạng, truyền tải thông tin giữa tầng 2 và tầng 3 Tầng 3: Tính toán tại cạnh: các chức năng của tầng này được thúc đẩy bởi nhu cầu để chuyển đổi dữ liệu mạng thành thông tin phù hợp cho việc lưu trữ và xử lý tại tầng 4 (tích lũy dữ liệu). Điều này có nghĩa rằng các hoạt động ở tầng 3 tập trung vào việc phân tích dữ liệu với khối lượng lớn và thực hiện chuyển đổi. Tầng 4: Tích luỹ dữ liệu: chuyển đổi dữ liệu động thành dữ liệu tĩnh, dữ liệu này có thể được sử dụng được bởi các ứng dụng trên nền tảng không phải thời gian thực. Các ứng dụng có thể truy cập dữ liệu khi cần thiết.
Ở tầng này sẽ 20 chuyển đổi dữ liệu dựa trên sự kiện sang xử lý dựa trên truy vấn. Đây là một bước quan trọng trong việc làm cầu nối sự khác biệt giữa ứng dụng thời gian thực và ứng dụng không theo thời gian thực. Tầng 5: Dữ liệu trừu tượng: tập trung phiên dịch dữ liệu và lưu trữ nó theo một cách cần thiết cho sự phát triển các ứng dụng ở tầng sau: tạo ra các lược đồ và quan điểm của dữ liệu theo cách mà các ứng dụng muốn; kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn, đơn giản hóa ứng dụng; lọc, lựa chọn, bảo vệ và định dạng lại dữ liệu để phục vụ các ứng dụng của khách hàng. Tầng 6: Ứng dụng: là nơi diễn giải, trình bày thông tin.
Sự đa dạng của các ứng dụng phụ thuộc tính chất của dữ liệu thiết bị và nhu cầu kinh doanh. Ví dụ, một số ứng dụng sẽ tập trung vào việc giám sát dữ liệu thiết bị. Một số sẽ tập trung vào các thiết bị kiểm soát.
