29/04/2014 - SMARC, un 'middleware' qui permet d'optimiser l'utilisation de l'énergie

Menéame

SMARC (Semantic Middleware Architecture) le résultat du travail réalisé par le Groupe des réseaux et des services de prochaine génération (GRyS) du Centre de recherche sur les technologies du logiciel et les systèmes multimédias (CITSEM) de la Université polytechnique de Madrid (UPM) et son objectif est d’optimiser la transmission d’informations pour les utilisateurs du réseau électrique, qui, grâce à un mécanisme efficace d’échange de données, peuvent être à la fois consommateurs et producteurs d’énergie.

La red électrique intelligent recherche l’amélioration du réseau conventionnel grâce aux technologies de l’information, permettant ainsi un meilleur contrôle de la consommation d’électricité, ce qui constitue un élément clé pour le développement de villes intelligentes, durables et capables de fournir des informations. L’électricité est traditionnellement produite par des sociétés fournisseurs, mais les utilisateurs peuvent aussi produire des énergies renouvelables. L’intégration de cette énergie est très intéressante, car dans le réseau électrique intelligent, les utilisateurs pourraient choisir d’utiliser l’électricité produite localement, de l’accumuler ou de la déverser sur le réseau électrique pour sa commercialisation.

Les dispositifs qui surveillent le bilan électrique des utilisateurs proviennent de différents fabricants et se révèlent souvent difficiles à normaliser dans un format de données commun. Cela pose un problème pour traiter l’information, en limitant les communications ou en forçant l’utilisateur à acheter des appareils d’un même fabricant. Ce problème peut être résolu avec une couche de logiciel Appel middleware. middleware abstrait toute la complexité et l’hétérogénéité de l’infrastructure qui prend en charge la prise de données, de sorte qu’une application exécutée sur un navigateur Web ou sur un téléphone mobile obtiendra ces données indépendamment des caractéristiques de l’appareil.

SMARC est une couche de middleware spécialement conçu pour le réseau électrique intelligent qui prend en compte le type d’informations obtenues à partir de ces dispositifs. Il utilise deux concepts clés. D’une part, les systèmes distribués ont été utilisés comme modèles dans leur déploiement: ils peuvent être installés sur un grand nombre de dispositifs qui utiliseront leurs ressources pour communiquer et coordonner les données envoyées. Les caractéristiques des dispositifs de surveillance des données, comme la température d’une pièce, sont prises en compte dans leur conception. Il est également possible d’accéder à des enregistrements de données ou de modifier le canal radio par lequel la transmission est effectuée.

Par ailleurs, SMARC utilise des technologies sémantiques, utilisées dans le double but de transmettre des informations selon un format commun de données et d’extraire immédiatement des informations sur le contenu. L’idée derrière ce concept est que les dispositifs échangeront des informations entre eux selon des caractéristiques sémantiques qui, étant fournies par SMARC, permettront une normalisation dans le système.

Cette couche logiciel a été testé sur des nœuds sans fil et s’est avéré capable de collecter des données de température ou de luminosité pour une utilisation ultérieure. En outre, par sa conception, elle peut être portée sur d’autres types de plates-formes fournissant des données d’une autre nature, car elle peut les assimiler à un format homogène pour le traitement.

SMARC fait partie du travail réalisé par le GRyS au CITSEM dans le cadre des projets de recherche e-GOTHAM e I3RES. Ces projets s’inscrivent respectivement dans le cadre des initiatives européennes de recherche Artemis et du 7e programme-cadre, et le chercheur responsable de ces projets est José Fernán Martínez Ortega (jf.martinez@upm.es).
 

Réf.

RODRIGUEZ-MOLINA, J; MARTINEZ, JF; CASTILLEJO, P; DE DIEU, R. "SMARC: A Proposal for a Smart, Semantic Middleware Architecture Focused on Smart City Energy Management". International Journal of Distributed Sensor Networks, 2013. DOI 10.1155/2013/560418.

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UPM

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