Array signal processing and data protection applied to smart grids

Abstract

Nas redes elétricas atuais, potência, informação e preços fluem bidirecionalmente através das estruturas de distribuição e transmissão, uma vez que dados e energia são hoje produzidos em praticamente todos os pontos do sistema. As mudanças em curso demandam várias melhorias, inclusive em tecnologias de comunicação sem fio e de proteção de dados. Com este objetivo, o presente trabalho se concentra em sistemas de preservação da privacidade de usuários finais em uma rede de área de vizinhança (NAN) que desejam comercializar localmente seus excedentes de energia. Dado que estes consumidores são também produtores, eles são denominados prosumers. Nosso objetivo principal é o de munir os prosumers de técnicas avançadas de processamento de sinais, predição de carga e maior capacidade em proteção de dados, capacitando-os a comercializar energia com autonomia e privacidade. Em termos de técnicas de tranmsissão de dados, sistemas de sub-sampleamento são aplicáveis quando o hardware empregado conta com taxas de amostragem insuficientes para detectar as componentes frequenciais dentro do critério de Nyquist. O Teorema Chinês do Resto (CRT) explica como estimar um número inteiro a partir dos restos de sua divisão por módulos co-primos. No contexto do sub-sampleamento, a incógnita é o valor da frequência de um sinal de com único que se precisa estimar, os módulos correspondem às taxas de amostragem dos sensores empregados e os restos são os valores do pico de leitura DFT feitos por cada sensor. Nós propomos uma técnica para a estimação de números reais por meio do CRT, empregando, para isto, um M-estimador (ME) baseado em produtos de Kronecker. Nossa abordagem supera o estado da arte dos métodos de CRT e pode ser usada em medidores inteligentes (SM) de uma NAN, dado que é possível que estes medidores contem com taxas de amostragem inferiores às necessárias para a leitura de sinais de tom único emitidos pelas antenas transmissoras da empresa de distribuição. Como uma segunda aplicação, apresentamos um estudo de predição de carga em Brasília-DF. Propomos um sistema de predição de carga de curto prazo baseado em filtros de Kalman que se beneficia da Análise de Componentes Principais (PCA) para extrair conjuntos otimizados de uma seleção de dados candidatos. Em paralelo, analisamos o problema de se prover energia aos sensores usados na coleta de tais dados, uma vez que sensores podem ser instalados em locais de difícil acesso. Nossa campanha de medição indica que sistemas de reciclagem de energia por meio de radio-frequência (RF) são adequados para energizar sensores em operação continuada. Os temas acima descritos podem ser vistos como instrumentais para um ambiente dedicado a proteger a privacidade dos prosumers em uma NAN. Note que técnicas de transmissão de dados são frequentemente relacionadas à segurança de dados e que a predição de carga pode ser usada pelos prosumers no planejamento de estratégias de comercialização de curto prazo. No que tange à proteção de privacidade, no nosso melhor entender, há problemas ainda não resolvidos na literatura pois os esforços até aqui observados são quase sempre os de ocultar dados de consumo, enquanto o perfil de comercialização de energia, que também é capaz de vazar informações relevantes acerca do prosumer para seus vizinhos, ainda carece de certa atenção. Como uma forma de aperfeiçoar a segurança de dados dos comercializadores, apresentamos um framework protetivo da privacidade em um ambiente de comercialização de energia juntamente com um novo e perfeito esquema de divisão de segredo (SSS) baseado no CRT. O SSS é uma técnica criptográfica que permite dividir um dado sensível em pedaços que são desprovidos de sentido quando observados individualmente. Nosso SSS baseado no CRT objetiva aumentar o intervalo de segredo obtido por meio do SSS estado da arte de Asmuth-Bloom's, com ganhos por bits usados de até 10103 em relação a este. Na verdade, o intervalo de segredo é ilimitado em nosso SSS, o que provamos matematicamente. Este avanço é importante porque uma das principais soluções ante os ataques de força bruta (BFA) é aumentar o conjunto de valores possíveis para a informação protegida. Esta ferramenta criptográfica é usada em nosso framework de comercialização em SG como forma de aumentar a confiabilidade dos dados intercambiados.