CC BY
63
© В.Е. Большев, А.В. Виноградов УДК 621.311:681.518:004.9
ПЕРСПЕКТИВНЫЕ КОММУНИКАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ ДЛЯ АВТОМАТИЗАЦИИ СЕТЕЙ ЭЛЕКТРОСНАБЖЕНИЯ
В.Е. Большев, А.В. Виноградов
Федеральный научный агроинженерный центр ВИМ, г.Москва, Россия
ORCID: https://orcid.org/0000-0002-5787-8581, https://orcid.org/0000-0002-8845-9718
vadim5 [email protected], [email protected]
Резюме: Сегодня энергоснабжающие организации все больше внедряют интеллектуальные датчики и современные средства связи в свои распределительные сети не только на подстанциях, но и в линиях электропередачи, используя интеллектуальные электронные устройства нижнего уровня. Такая интеграция передовых технологий позволяет повысить эффективность систем электроснабжения, включая надежность электроснабжения и качество электрической энергии. Оснащённые «умным» оборудованием сети также позволяют легко интегрировать в себя возобновляемые источники энергии, накопители энергии. Могут организовываться и интеллектуальные микросети. Надежная двусторонняя связь позволяет использовать современные приложения для автоматизации распределительной сети, обеспечивающие минимальное взаимодействие с человеком. В настоящей работе описываются приложения автоматизации сетей с акцентом на новые технологии связи, которые обеспечивают энергоснабжающим организациям сокращение времени обнаружения неисправностей, их изоляции и, в конечном итоге, восстановления электроснабжения. В статье описывается архитектура сенсорных сетей связи и то, как эти сенсорные сети интегрируются в существующую инфраструктуру энергоснабжающих организаций. Рассмотрены основные требования к сенсорным сетям связи.
Ключевые слова: электроэнергия, надежность электроснабжения, качество электроэнергии, эффективность систем электроснабжения, сенсорные сети, СЭС, КЭ.
PERSPECTIVE COMMUNICATION TECHNOLOGIES FOR DISTRIBUTION
AUTOMATION
V.E. Bolshev, A.V. Vinogradov
Federal Scientific Agroengineering Centre VIM, Moscow, Russia
ORCID: https://orcid.org/0000-0002-5787-8581, https://orcid.org/0000-0002-8845-9718
vadim5 [email protected], [email protected]
Abstract: Currently power supply companies are increasingly introducing intelligent sensors and modern communications into their distribution systems and go beyond substation boundaries using lower-level intelligent electronic device. Such integration of advanced technologies provides a set of advantages which allows increasing the efficiency of power supply systems including power supply reliability and power quality. Sensor networks also make it easy to integrate renewable energy sources, energy storage devices and micro networks into distribution power supply networks. Reliable two-way communication allows to use modern applications to automate the distribution network, ensuring minimal interaction with the person. This paper describes network automation applications with a focus on new communication technologies that provide
power supply companies with faster fault detection, isolation and recovery. The article describes the architecture of sensor communication networks and how these sensor networks are integrated into the existing infrastructure of energy supply organizations. The main requirements for these sensor communication networks are also considered.
Keywords: electricity, power supply reliability, power quality, power supply systemefficiency, sensor networks, PQ.
Введение
Ожидается, что к 2040 году (начиная с 2015 г) потребление энергии в мире увеличится на 28 процентов (до 216 ТВтч) [1]. Устаревающая инфраструктура энергоснабжающих организаций не сможет удовлетворить увеличение этого спроса. Однако, за счет появления инновационных технологий исредств связи, энергоснабжающие организации могут повысить эффективность систем энергоснабжения (СЭС), поставляя большее количество электроэнергии потребителям через существующую сеть. Это достигается за счет возможности контроля качества электрической энергии (КЭ) и её повышения [2, 3], а главное - появления распределённой энергетики (РЭ) [4], что дает возможность снизить потери, связанные с передачей электроэнергии на большие расстояния. Для использования всех этих технологий в СЭС требуется внедрение комплексной автоматизации, что делает их так называемыми "SmartGrid[5, 6].
Автоматизация распределительной сети
Энергоснабжающие организации вкладывают средства в новые технологии распределительных сетей [7, 8]. Основная цель инвестиций в технологии - повысить эффективность существующей инфраструктуры. Так, с каждым годом появляются новые виды датчиков и интеллектуальных электронных устройств (англ. Intelligent Electronic Device - IED), а количество их применения в электрических сетях только растет [9-12]. Тем самым, энергоснабжающие организации повышают надежность электроснабжения и качество электрической энергии за счет непрерывного мониторинга данных от этих устройств. Датчики и IED также способствует интеграции распределенной энергетики (РЭ), возобновляемых источников энергии (ВИЭ) и накопителей энергии (НЭ), включая электромобили [13,14].
Автоматизированная распределительная сеть (англ. Distribution Automation - DA) -это система, которая позволяет электросетям контролировать, координировать и управлять распределительными СЭС в режиме реального времени из удаленных мест. Одним из ключевых факторов внедрения DA является увеличение мирового потребления электроэнергии с последующим повышением её стоимости, в результате которого энергоснабжающие организации стали всё больше обращать внимание на эффективность систем электроснабжения, на их надежность и качество электроэнергии. Другим фактором является появление возобновляемых источников энергии и распределенной энергетики, которые требуют автоматизации их работы для согласованной работы с энергосетями [4, 15]. Можно выделить следующие приложения автоматизации распределительной сети:
1. Предотвращение перегрузки и аварийная разгрузка.
2. Восстановление нагрузки из холодного состояния.
3. Распределение нагрузки и её передача.
4. Локализация повреждения, её изоляция и восстановление энергоснабжения.
5. Регулирование напряжения.
6. Управление напряжением и реактивной мощностью.
7. Управление распределенной энергетикой.
8. Обнаружение потери источника электроэнергии и обнаружение обрыва фазы.
9. Обнаружение рассогласования и смягчение её последствий.
Архитектура сетей связи
Существующие архитектуры DA были разработаны с использованием стандартов, которые удовлетворяли конкретным требованиям централизованных систем генерации, передачи и распределения. С интеграцией РЭ, таких как солнечные и ветряные электростанции, системы DA сталкиваются с новым набором требований к сетям связи. Для обеспечения функциональной совместимости интеллектуальных энергосистем используется сети связи для систем распределения электроэнергии, известные как сети нижнего уровня FAN (англ. Field-area Network). FAN позволяет энергоснабжающим организациям взаимодействовать с такими устройствами DA, как IED, стабилизаторами, конденсаторными батареями, датчиками, индикаторами поврежденной сети, а также с другими технологиями, включая РЭ и микросети.
Сети связи, используемые для автоматизации распределительных сетей, как правило, представляет собой трехуровневую иерархическую структуру, которая включает в себя глобальные вычислительные сети (англ. Wide Area Network - WAN), FAN и районные сети (англ. Neighborhood Area Network - NAN) [16,17]. WAN образует транспортную магистраль для коммуникационной сети, связывая все локальные системы распределения электроэнергии в единую систему. WAN состоит из двух типов сетей: базовой сети (англ. Core Network), соединяющей подстанции и энергоснабжающие организации, и транспортной сети (англ. Backhaul Network), соединяющей FAN с базовой сетью.
Существуют два типа FAN:
- сети с малой задержкой передачи данных, которые используются для приложений со строгими требованиями ко времени ожидания, например, телемеханическая релейная защита;
- сети с задержкой передачи данных, которые не имеют строгих требований ко времени ожидания.
NAN содействует обмену данными между датчиками и концентратором данных или подстанцией. В некоторых случаях желательно, чтобы FAN имелопрямоевзаимодействие с NAN, чтобы обеспечить связь непосредственно с устройствами нижнего уровня через FAN. Ожидается, что следующее поколение сети FAN будет поддерживать передачу как данных DA, так и данных NAN, например, данных инфраструктуры интеллектуальных счётчиков (англ. Advanced Metering Infrastructure - AMI) [18, 19]. В этой статье обсуждаются сети нижнего уровня FAN.
Требования к сетям связи для автоматизации распределительной сети
Сегодня доступен широкий спектр систем и технологий связи. Однако для их применения в автоматизации распределительных сетей необходимо, чтоб они отвечали требованиям используемых приложений. Выделяют 6 основных требований для приложений DA [15]:
1. Время ожидания.
2. Доступность.
3. В заимодействие.
4. Масштабируемость.
5. Кибербезопасность.
6. Синхронизация времени.
Время ожидания. Время ожидания (Задержка передачи данных) - это время, в течение которого сообщение достигает пункта назначения при прохождении через сеть связи. Различные типы приложений DA имеют разные требования к задержке. Например, для приложений защиты и управления требуется меньшая задержка передачи данных по сравнению с приложениями автоматизированной системы управления SCADA. Допустимое время ожидания может варьироваться от миллисекунд до минут.
Другим фактором, который следует учитывать, является изменение задержки. Для высокоскоростных приложений управления, таких как аварийная разгрузка, требуется детерминированная задержка передачи данных. Если время ожиданиябудет больше необходимого вследствие его недетерминированности, система не сможет достичь правильного баланса между генерацией и потреблением, что приведет к непредвиденным последствиям, таким, как отключение электроэнергии или повреждение оборудования. Важно знать минимальное и максимальное время ожидания в сетях связи, чтобы обеспечить её соответствие нужному приложению.
Выстроенная архитектура сети связи непосредственно влияет на задержку передачи данных и её возможное изменение, поскольку она определяет путь, по которому передаются данные. Так, например, в ячеистой сети задержка передачи данных прямо пропорциональна количеству транзитных шлюзов на пути.
Доступность. Согласно ISO/IEC 2382:2015 (ГОСТ 33707-2016 «Информационные технологии»), доступность - это способность компонента или услуги выполнять свои заявленные функции в определенный момент или в течение определенного промежутка времени
Применив это определение к сети связи, доступность - это способность сети успешно передавать данные из одной точки в другую. Она включает в себя успешное подключение на физическом уровне, канальном уровне и сетевом уровне. Время, в течение которого сеть связи не может быть доступной, называется временем простоя.
Доступность линии связи находится как отношение времени, в течение которого радиоканал предоставляет данные, к общему времени, в течении которого передаются данные независимо от их качества. 95-процентная готовность предполагает 438 часов простоя в год, а то время как 99,95-процентная готовность - 263 минуты. Для приложений распределительных электросетей широко распространено требование, чтоб доступность линии связи должно было находилась в пределах 95-99,95%. Доступность и задержка являются ключевыми показателями, используемыми для расчета общей производительности системы.
Взаимодействие. Взаимодействие - способность двух или более функциональных устройств совместно обрабатывать данные.
Функциональное взаимодействие - это способность различных систем связи обмениваться информацией и работать совместно для выполнения конкретных задач. Функциональное взаимодействие делает интеграцию проще и удобнее. Это обеспечивает двустороннюю связь между различными взаимосвязанными элементами распределительных электросетей.
Двумя ключевыми элементами взаимодействия для сетей связи являются стандартные протоколы и поддерживаемые физические интерфейсы. Согласованные протоколы упрощают сбор и агрегацию данных, поскольку данные от нескольких систем могут быть легко интегрированы в общие приложения.
Масштабируемость. В системах связи должны быть учтены существующие и будущие функции DA. Инфраструктура сетей связи должна быть подготовлена к тому, что при модернизации электрических сетей возможно появление дополнительных интеллектуальных электронных устройств. Новые перспективные системы связи могут масштабировать миллионы устройств нижнего уровня, в течение следующих нескольких десятилетий, причем стоимость масштабируемого развертывания и обслуживания значительно снижается.
Кибербезопасность. Кибербезопасность является критической проблемой для всей инфраструктуры, поскольку все больше устройств становятся взаимосвязанными. Безопасность новых систем связи, в значительной степени, зависит от механизмов аутентификации, авторизации и шифрования [20]. Эти механизмы должны быть включены во все уровни стека протоколов, от физического до прикладного уровней.
Энергоснабжающие организации могут повысить безопасность систем связи с помощью технологий проводной связи, таких как брандмауэров, виртуальных частных сетей и безопасности интернет-протокола (IPsec). Безопасность может быть повышена также за счёт механизмов безопасности более высокого уровня, таких как «безопасная оболочка» (англ. Secure Shell - SSH) и протокола защиты транспортного уровня (англ. Transport Layer Security - TLS).
Для устройств связи крайне важно предотвратить несанкционированное вмешательство. Устройства должны блокировать неиспользуемые порты, программное обеспечение устройств из белого списка, а также применять шифрование памяти. Также должно быть предусмотрено предупреждение операторов о физическом вмешательстве в работу оборудования.
Аутентификация пользователя должна быть интегрирована со службой каталогов Active Directory энергоснабжающей компании, используя стандартные протоколы, такие как облегченный контроль доступа к каталогам LDAP (англ. Lightweight Directory Access Control) или службу идентификации удаленных пользователей RADIUS (англ. Remote Authentication Dial-In User Service).
Синхронизация времени. Синхронизация времени между устройствами, обменивающимися информацией по сетям связи, так же важна, как и сама информация. Требования к точности синхронизации времени между устройствами в сети определяются приложением. Так, например, к устройствам синхронизированных векторных измерений (УСВИ) предъявляются строгие требования к синхронизации времени, поскольку они должны обеспечить измерения электрических параметров в режиме реального времени [21].
Синхронизация времени может быть достигнута многими способами. Устройства, которые для синхронизации времени используют спутники с помощью таких технологий как GPS (англ. Global Positioning System) и GLONASS (англ. Global Navigation Satellite System), генерируют сигнал временного кода IRIG-B, что обеспечивает синхронизацию времени с точностью выше 100 наносекунд.
Синхронизируемые со спутником часы также используют протокол точного времени (англ. Precision Time Protocol - PTP) IEEE 1588 для определения времени с точностью выше 1 микросекунды по сетям Ethernet. Это протокол передачи времени, основанный на сообщениях, и его точность зависят от характеристик устройства и конструкции сети [22]. Протокол сетевого времени (англ. Network Time Protocol - NTP) является наиболее широко используемым методом синхронизации времени. NTP использует модель клиент-сервер для передачи информации о времени между устройствами и может достигать точности синхронизации от 1 до 100 мс.
Приложения для автоматизации распределительной сети и их требования
Технология беспроводной связи наиболее привлекательна для энергоснабжающих организаций по сравнению с традиционными проводными технологиями в силу того, что они имеют более низкую стоимость развертывания и более быстрый процесс установки. В таблице 1 приведен список типичных приложений DA и их требования.
Одним из недостатков систем беспроводной связи является то, что эти системы подвержены помехам. Помехи могут вызывать более длительные задержки (время ожидания) из-за необходимости повторной передачи данных в случае этих помех. Помехи также могут привести к потере данных и, как следствие, к снижению их доступности.
Время ожидания, доступность, а также расстояние являются ключевыми параметрами, используемыми для определения того, подходит ли беспроводная технология для конкретного приложения DA.
Перспективные технологии связи для автоматизации распределительной сети
Ниже представлен список новых систем связи, которые могут быть использованы для автоматизации распределительной сети. На сегодняшний момент, очевидно, что ни одна из
этих технологий не сможет доминировать во всех областях автоматизации. Скорее всего, энергоснабжающие организации будут выбирать системы связи в соответствии с их конкретными потребностями.
Лицензированные сети. Некоторые энергоснабжающие организации получают часть лицензированного радиочастотного спектра (РЧС) для установления связи между компонентами распределительных систем электроснабжения. Основными преимуществами лицензированных сетей являются низкие помехи и высокая мощность передачи. Частотные полосы могут быть выделены организациям эксклюзивно и в этом случае возможно полное отсутствие радиочастотных помех. Мощность передачи, которая обычно выше для лицензированных полос, улучшает энергетический потенциал линии связи и увеличивает дальность его распространения.
Таблица 1
Приложения для автоматизации распределительной сети и их требования
Приложение Время ожидания Характеристики сообщений Расстояние
Предотвращение перегрузки Медленное; секунды Небольшие пакеты данных с командами при перегрузке цепи ~ 16 км
Традиционное автоматическое распределение нагрузки, изолирование повреждения и восстановление энергоснабжения Медленное; секунды Небольшие пакеты данных с командами при возникновении сбоев ~ 16 км
Высокоскоростное автоматическое распределение нагрузки, изолирование и восстановление энергоснабжения Быстрое; ~ 50 мс Совсем небольшие пакеты данных с командами при возникновении сбоев ~ 16 км
Датчики неисправности цепи и беспроводные линейные датчики Медленное; ~ секунды Периодические пакеты данных среднего размера с информацией о состоянии нагрузки или небольшие пакеты данных с информацией о сбоях при их возникновении ~ 3 км
Удаленные устройства для подстанций Медленное; ~ секунды Периодические пакеты данных различного размера до16 км
БСЛБЛ вдиспетчерском пункте Медленное; ~ секунды Периодические пакеты данных различного размера и иногда большого размера при передаче файлов Различные вариации
Быстрый сброс нагрузки Быстрое; ~100 мс Совсем небольшие пакеты данных с командами ~ 3 км
Контроль активного напряжения и реактивной мощности Медленное; секунды Небольшие пакеты данных с командами ~ 16 км
Телеуправление Быстрое; 4-40 мс Совсем небольшие пакеты данных с командами ~ 32 км
Контроль напряжения (конденсаторные батареи и регуляторы напряжения) Медленное; до минуты Небольшие пакеты данных с командами при регулировании напряжения ~ 16 км
Продолжение таблицы 1
Управление распределенной энергетикой Медленное; секунды Небольшие пакеты данных с командами для управления распределенной генерацией Различные вариации
Синхронизация распределенной энергетики Быстрое; ~ 100 мс Совсем небольшие пакеты данных с командами для синхронизации источников РЭ при подключении или их отключении от распределительной сети Различные вариации
Считывание показаний счётчика Очень медленное; часы Периодические пакеты данных различного размера Различные вариации
Удаленный доступ для персонала Медленное; ~ секунды Пакеты данных переменного размера при реагировании на команду и иногда большого размера при передаче файлов ~ 16 км
Двумя основными недостатками лицензированных сетей являются уменьшенный размер РЧС и высокая стоимость начальных капиталовложений для получения лицензии на его использование. Уменьшенный размер спектра приводит к снижению пропускной способности и скорости передачи данных, что препятствуют развёртыванию больших сетей и ограничивает использование приложений с интенсивным использованием полосы пропускания (например, потоковые синхрофазоры). Стоимость получения лицензии на использование РЧС является существенной из-за его ограниченности: вместе с энергоснабжающими организациями другие отрасли, такие как нефтегазовая отрасль, конкурируют за его использование. Кроме того, время получения лицензии может быть достаточно продолжительным, что также влияет на время развертывания сети.
Нелицензированные сети. В отличие от лицензированных сетей, нелицензионные сети не требуют лицензий на использование частотных диапазонов. В Европе нелицензированные полосы доступны на частотах от 863 до 870 МГц, в Северной Америке - от 902 до 928 МГц, а во всем остальном мире - от 2,4 до 2,5 ГГц. В России Государственной комиссией по радиочастотам (ГКРЧ) нелицензированные полосы доступны на частотных диапазонах LPD 433.075-434.750 МГц, PMR 446.00625-446.09375 и 868,7-869,2 МГц при соблюдении требований по ширине полосы, излучаемой мощности (до 10 мВт в районе частоты 434 МГц, до 500 мВт - для 446 МГц и до 25 мВт - для 868 МГц) и назначению радиопередающего изделия (Решение государственной комиссии по радиочастотам при министерстве информационных технологий и связи российской федерации от 7 мая 2007 года N 07-20-03-001 «О выделении полос радиочастот устройствам малого радиуса действия»).
Нелицензированные сети привлекательны для использования в качестве коммуникационных технологий, поскольку они везде доступны и бесплатны. Однако, поскольку частотные полосы являются общими и не одна из организаций не имеют исключительных прав на их использование, пользователи этих частот должны решать проблемы с помехами и фоновым шумом. Проекты систем для нелицензированных радиочастотных диапазонов должны обеспечивать надежную связь и гарантию того, что информация не будет потеряна в результате помех. Это делается с помощью специально разработанных систем, которые обнаруживают ошибки, исправляют их на уровне канала и подтверждают/не подтверждают повторную передачу на более высоких уровнях. Это в свою очередь приводит к большей задержке передачи данных. Однако если приложения могут функционировать с такой задержкой передачи данных, то системы, использующие нелицензированные полосы, являются хорошим выбором из-за высокой пропускной
способности. Высокая пропускная способность обеспечивает большую возможность масштабирования и охвата для большего количества приложений.
Общественные сотовые сети. Увеличение трафика мобильной связи, вызванное распространением смартфонов, привело к тому, что сотовые сети перешли от услуг, ориентированных на голосовые вызовы, к услугам, ориентированным на передачу данных. Приложения, требующие высоких скоростей передачи данных, глобального доступа к Интернету и бесперебойной мобильности, стали драйверами продвижения сотовой технологии в последнее десятилетие.
Основным преимуществом сотовой технологии является то, что не нужно развертывать коммуникационную сеть, поскольку устройства используют существующую инфраструктуру общедоступной сети. Энергоснабжающие организации должны только установить относительно недорогие конечные устройства для создания функционирующих сетей. Также мобильная связь позволяет легко масштабировать эти сети. Тем не менее, за пользование сотовыми сетями необходимы регулярные ежемесячные платежи за обслуживание, которые различаются в зависимости от объема использованного трафика и количества подключенных устройств. Для некоторых приложений необходимы соглашения об уровне обслуживания между энергоснабжающей организацией и оператором связи, чтобы обеспечить гарантированную производительность, а это увеличивает затраты.
Сегодня потребность в технологиях "Интернет Вещей" (англ. Internetofthings - IoT) и межмашинное взаимодействие" (англ. Machine-to-Machine - M2M) [23] создает новые требования, которые не поддерживаются или не оптимизируются многими технологиями сотовой связи. Обеспечение требований M2M является одним из основных факторов для развития сотовых сетей следующего поколения. Коммуникация между людьми и коммуникация между машинами имеют явное различие между собой. Связь между людьми - это технологии, направленные на передачу голоса и данных (например, мультимедиа), которые не имеют ограничений потребления энергии. Межмашинная (М2М) связь - это технологии, которые позволяют сетевым устройствам обмениваться информацией и выполнять действия без вмешательства человека. Скорость передачи данных для сообщений M2M может быть низкой, периодической или эпизодической. Потребление энергии также может быть низким, так, например, некоторые устройства связи M2M с батарейным питанием могут работать в течение 10 лет без замены источника питания.
Технология сотовой связи имеет три применения в M2M связи в распределительной системе электроснабжения:
1. Транспортное соединение пунктов агрегирования (концентраторов данных) с центром обработки данных.
2. Транспортное соединение пунктов агрегирования с подстанцией, которая является частью этой сети.
3. Прямое соединение между двумя пунктами агрегирования.
4G LTE. Сотовая связь 4G LTE является, в настоящий момент, наиболее распространенной технологией связи для автоматизации распределительной сети из-за высокой скорости передачи данных и пропускной способности. Она может использоваться как для транспортной сети, где требуется высокая скорость передачи данных, так и для сетей самих датчиков, для которых приемлема и низкая скорость. В недавно появившемся наборе стандартов, описывающих M2M связь для устройств с низким уровнем передачи данных и низкой мощности, входят следующие категории LTE Cat-1, Cat-0 и Cat-M, а также узкополосный IoT (NB-IoT). В таблице 2представлены эти категории и их характеристики [24].
Таблица 2
Сравнение технологий сотовой связи LTE_
Версия Категория Ширина полосы пропускания (МГц) Скорость скачивания (Мбайт/с) Скорость отдачи (Мбайт/с) Двустороннийр ежим Количество антенн Передаваемая мощность (дБ/мВт)
8 Cat-4 20 150 50 Полный 2 23
11 Cat-1 20 10 5 Полный 2 23
12 Cat-0 20 1 1 Частичный 1 23
13 Cat-M 1,4 1 1 Частичный 1 20
13 NB-IoT 0,2 0,2 0,144 Частичный 1 23
Cat-M. Хотя Cat-1 и Cat-0 перечислены в Таблице 2, как часть систем M2M связи, они не отвечают некоторым основным коммуникационным требованиям для M2M связи, таким как низкое энергопотребление и низкая стоимость. Однако Cat-M (официально известный как LTE Cat M1) отвечает этим требованиям и часто рассматривается как технология LTE, созданная специально для приложений IoT и M2M [24]. Cat-M удовлетворяет большинству коммуникационных требований за счет снижения его производительности.
Преимущество технологии Cat-M над конкурирующими технологиями сотовой связи заключается в ее совместимости с существующей сетью LTE. Поскольку Cat-M была разработана для использования инфраструктуры LTE, сотовым операторам необходимо только обновить программное обеспечение, чтобы устройства Cat-M могли работать в сети LTE. Cat-M подходит для сенсорных сетей и приложений DA со средней скоростью передачи данных. Cat-M, вероятно, в краткосрочной перспективе станет наиболее распространенным типом связи для приложений DA, использующих технологии сотовой связи.
NB-IoT. NB-IoT - это новая узкополосная технология связи, которая была построена на базе существующих сетей LTE. Разработка стандарта этой технологии была завершена консорциумом, разрабатывающим спецификации для мобильной телефонии, 3rd Generation Partnership Project (3GPP), в 2016 г. [25]. Стандарт был разработан для обеспечения улучшенного покрытия для большого количества низкопроизводительных недорогих устройств с низким энергопотреблением в приложениях с задержкой.
NB-IoT использует узкополосные каналы для обеспечения более высокой чувствительности и большего диапазона, но имеет ограниченную скорость передачи данных. Применение демодулированного спектра в отличие от прямой передачи данных позволяет одновременно использовать несколько каналов связи. Декодирование нескольких узкополосных каналов одновременно для базовой станции всегда является сложной задачей. Одним из преимуществ NB-IoT является его способность подключать множество низкопроизводительных устройств с переменными скоростями передачи данных. Как указано в рекомендациях 3GPP, целью проектирования NB-IoT является низкая стоимость, высокий охват, длительный срок службы батареи и большая емкость. Время ожидания может достигать 10 секунд. Устройства с поддержкой NB-IoT могут быть идеальными для беспроводных сенсорных сетей и приложений с низкой скоростью передачи данных.
5G сети. Возрастающий спрос на широкополосные услуги и услуги для приложений IoT и M2M способствовали разработке сотовой сети нового поколения 5G. Эволюция технологии сотовой связи позволила пользователям получить более быструю скорость передачи данных, что привело к увеличению количества приложений и сервисов, ориентированных на данные. Несмотря на то, что существующие технологии сотовой связи
73
до сих пор справляются с растущим спросом на передачу данных, очевидно, что в ближайшем будущем спрос и дальше будет повышаться и это потребует создания новых технологий.
5G различает два класса приложений M2M на основе IoT: массивные и критически важные. Массивные приложения M2M характеризуются большим объемом конечных устройств. Этот объем может состоять из миллиардов подключений, в том числе недорогих и маломощных устройств для беспроводных сенсорных сетей, сетей интеллектуальных измерений и т. д. Несмотря на то, что нынешняя технология 4GLTE может удовлетворять некоторым требованиям приложений M2M, она всё равно не может эффективно обслуживать большое количество подключенных устройств.
Критически важные приложения характеризуются требованиями высокой надежности, низкимвременем ожидания, высокой безопасностью и доступностью. 5G способна обеспечить высоконадежное соединение для поддержки как массивных, так и критически важных приложений DA.
Некоторые операторы мобильной связи уже заявили о планах развития сетей 5G. Так в марте 2019 года планируется запустить в коммерческое использование сети 5 G в Сеуле тремя крупнейшими мобильными операторами Южной Кореи - SK Telecom, KT и LG Uplus. Juniper Research выделило их лидерам и по развитию 5 G в мире вместе с двумя японскими операторами - NTT DOCOMO и Softbank. Следом идут американская AT&T и китайская China Mobile [26].В России Правительством РФ принято решение начать строительство сетей мобильной связи пятого поколения не раньше, чем в конце 2021 года [27].
Поскольку технология сотовой связи 5G разрабатывалась для удовлетворения требований приложений IoT и M2M, она должна стать важной коммуникационной технологией в ближайшие 5-10 лет. В таблице 3 показаны некоторые ключевые особенности технологии 5G.
Таблица 3
Основные характеристики сотовой связи 5G_
Характеристика Описание
Время задержки 1 мс
Средняя длительность задержки между устройствами 10 мс
Максимальная скорость передачи данных на одно соединение 10 Гбит/с
Плотность покрытия 1 Тбит/с на км2
Доступность 99,999%
Покрытие 100%
Срок службы батареи 10 лет для маломощных устройств IoT
Беспроводная интеллектуальная сеть Ubiquitous (Wireless Smart Ubiquitous Network - Wi-SUN)
Wi-SUN - это беспроводная ячеистая сеть, в которой каждый сетевой элемент является ретранслятором. Благодаря этой конфигурации, каждый узел может быть доступен либо непосредственно из точки доступа, либо из другого сетевого узла через один или несколько переходов, как показано на рис.1.
Серверы электроснабжающей организации
, »ij
сеть
--Точка доступа
Датчики или другие сетевые узлы
Рис.1 Архитектура сети связи Wi-SUN
Топология Wi-SUN основана на стандарте IEEE S02.15.4g для физического уровня, стандарте IEEE 802.15.4e для уровня связи и подуровня управления доступом к среде передачи данных (Media Access Control - MAC), а также Internet Engineering Task Force (IETF) IPv6 Power Wireless Personal Area Network (6L0WPAN) для подуровня управления логической связью [27]. Основные характеристики Wi-SUN представлены в таблице 4.
Большая задержка передачи данных Wi-SUN связана с ячеистой топологией. Эта топология имеет преимущества в масштабировании сети и возможности самовосстановления (альтернативные маршруты создаются автоматически), но она может привести к задержке в сети. Это не представляет проблемы для приложений DA с небольшой скоростью передачи данных, но может отрицательно сказаться на приложениях, требующих высоких скоростей передачи. Чтобы максимально устранить эту проблему, существует возможность прописывания заранее заданных путей в сети, чтобы обеспечить почти детерминированное время ожидания.
Low-Power Wide-Area Network (LPWAN) и технология Long Range (LoRa)
LPWAN - это относительно недавно появившийся ряд беспроводных технологий связи, которые могут включать беспроводные датчики и другие низкоскоростные устройства нижнего уровня [28, 29]. Сеть LPWAN может охватывать большие расстояния с минимальным потреблением энергии и обслуживанием. Она имеет большой потенциал, чтобы в будущем стать коммуникационной инфраструктурой для распределительных сетей.
Две характерные технологии LPWAN - LoRa и NB-IoT (обсуждалась ранее). Хотя NB-IoT является конкурентом LoRa, они могут дополнять друг друга. Технология LoRa идеально подходит для использования энергоснабжающими организациями в регионах без покрытия сотовой сети. Он также может использоваться для создания частных сетей с особыми требованиями к конкретным приложениям. Использование LPWAN для автоматизации распределительных сетей может быть практически и экономически выгодным решением.
LoRa работает в нелицензированных полосах частот 433, 868 и 915 МГц [30]. Основным преимуществом технологии LoRa над существующими технологиями является ее технология модуляции. Модуляция LoRa основана на технологии расширения спектра методом сжатия импульсов с использованием линейной частотной модуляции -chirpspread-spectrum (CSS). Этот метод использует широкополосные линейные импульсы для кодирования информации, частота которых увеличивается или уменьшается на основе закодированной информации. CSS, который с 1940-х годов используется для радиолокационных приложений, позволяетсправляться с эффектами, ухудшающими качество канала, такими как интерференционное замирание, эффект Допплера и внутриполостные помехи. В результате технология LoRa может получить чувствительность приема - 148 дБм, что примерно повышает чувствительность приемника на 20 дБ по
сравнению с другими ведущими субгигагерцовыми технологиями. Энергетический потенциал линии связи может составлять 157 дБ по сравнению с традиционными средствами связи.
Таблица 4
Основные характеристики сети связи Wi-SUN_
Характеристики Описание
Частотный диапазон Европа: 863-876 и 915-921 МГц Индия: 865-867 МГц Северная Америка и Бразилия: 902-928 МГц Китай: 470-510 МГц Япония: 902-928 МГц Корея: 917-923.5 МГц
Максимальная пропускная способность на одно устройство До 300 Кбит/с
Среднее время ожидания 20 мс на переход
Максимальная агрегация на один концентратор 10,000 устройств
Дальность действия в городской среде (беспереходный) 3-5 км
Дальность действия в сельской среде (беспереходный) 10-15 км
LoRaWAN - это протокол связи, который находится на втором уровне линии передачи данных и основан на открытых стандартах. LoRaWAN включает в себя технологические устройства LoRa, используя топологию «звезда», как показано на рис.2. LoRaWAN принимает пакеты данных от конечных узлов, а затем пересылает пакеты через шлюз в приложение посредством транзитной сети, такой как сотовая сеть или сеть Ethernet.
']~~f Конечные узлы
Рис.2 Архитектура сети связи LoRaWAN
LoRaWAN имеет множество преимуществ: большой диапазон, низкую стоимость, низкое энергопотребление и возможность беспроводной регистрации устройств с
использованием высокозащищенных механизмов обмена ключами. Чрезвычайно низкое энергопотребление позволяет устройствам работать от 10 до 20 лет, используя один источник питания. Это может быть идеальным для сетей беспроводных датчиков. В таблице 5 показаны основные характеристики LoRaWAN.
Таблица 5
Основные характеристики сети связи LoRaWAN_
Характеристики Описание
Частотный диапазон Европа и Индия: 867-869 MHz Северная Америка и Бразилия: 902-928 MHz Китай: 470-510 MHz Япония и Корея: 920-925 MHz
Максимальная пропускная способность на одно устройство 50 Кбит/с
Среднее время задержки 1 сек
Максимальная агрегация на один концентратор 15,000 устройств
Дальность действия в городской местности 2-5 км
Дальность действия в сельской местности 10-15 км
Сравнение беспроводных технологий связи, подходящих для использования приложениями автоматизации распределительной сети
В табл. 6 представлены перспективные коммуникационные технологии, рассмотренные в этой статье, и их возможность использования в приложениях DA.
Таблица 6
Соответствие технологий связи требованиям приложений автоматизации распределительной
сети
Приложение 4G LTE Cat-M NB-IoT 5G Private LTE Wi-SUN LoRa
Предотвращениеперегрузки Да Да Нет Да Да Да Да
Традиционное автоматическое распределение нагрузки, изолирование и восстановление энергоснабжения Да Да Нет Да Да Да Да
Высокоскоростное автоматическое распределение нагрузки, изолирование и восстановление энергоснабжения Нет Нет Нет Возможно Возможно Нет Нет
Датчики неисправности цепи и беспроводные линейные датчики Да Да Да Да Да Да Да
Удаленные устройства для подстанций Да Да Нет Да Да Да Да
Продолжение таблицы 6
БСЛБЛ вдиспетчерском пункте Да Да Нет Да Да Да Да
Быстрый сброс нагрузки Нет Нет Нет Возможно Возможно Нет Нет
Контроль активного напряжения и реактивной мощности Да Да Нет Да Да Да Да
Телеуправление Нет Нет Нет Нет Нет Нет Нет
Контроль напряжения (конденсаторные батареи и регуляторы напряжения) Да Да Нет Да Да Да Да
Управление распределенной энергетикой Да Да Нет Да Да Да Да
Синхронизация распределенной энергетики Нет Нет Нет Возможно Возможно Нет Нет
Считывание показаний счётчика Да Да Да Да Да Да Да
Удаленный доступ для персонала Да Да Нет Да Да Да Нет
Заключение
На сегодняшний день доступно множество технологий беспроводной связи для автоматизации распределительной сети, но явного победителя или универсального решенияне существует. У каждой технологии имеются свои преимущества, недостатки и особенности, которые необходимо учитывать при построении коммуникационной инфраструктуры для распределительных сетей электроснабжения. Однако уже сейчас понятно, что наиболее распространенным типом связи для приложений DA, использующих технологии сотовой связи, в краткосрочной перспективе станет Cat-M. Но в среднесрочной перспективе такие разновидности технологии LPWAN, как NB-IoT и LoRa, получат дальнейшее свое развитие и станут наиболее востребованными в силу их низкого энергопотребления, что является особенно актуальным для сенсорных сетей.
В конечном итоге энергоснабжающие организации должны выбирать те технологии, которые наиболее эффективны в конкретных случаях их применения.Продуманная система связи таким образом позволит сократить эксплуатационные расходы, повысить надежность электроснабжения и качество электрической энергии.
Литература
1. Energy Information Administration. "International Energy Outlook 2017"; 14 September 2017. CSIS Headquarters, U.S.; 2017. Доступно по: https://www.eia.gov/outlooks/ieo/pdf/0484(2017).pdf. Ссылка активна на 17 октября 2018.
2. Vinogradov A., Borodin M., Bolshev V., et al. Improving the Power Quality of Rural Consumers by Means of Electricity Cost Adjustment // Renewable En-ergy and Power Supply Chal-lenges for Rural Regions. IGI Global, 2019. pp. 312-341.
3. Vinogradov A., Vasiliev A., Bolshev V., et al. Methods of Reducing the Power Supply Outage Time of Rural Consumers // Renewable En-ergy and Power Supply Chal-lenges for Rural Regions. IGI Global, 2019. pp. 370-392.
4. Kharchenko V., Gusarov V., Bolshev V. Reliable Electricity Generation in RES-Based Microgrids // Handbook of Research on Smart Power System Operation and Control. IGI Global, 2019. рр. 162-187.
5. Ipakchi A., Albuyeh F. Grid of the future // IEEE Power and Energy Magazine. 2009. Vol. 7. pp.
52-62.
6. Виноградов А.В. Новые мультиконтактные коммутационные системы и построение на их базе структуры интеллектуальных распределительных электрических сетей // Агротехника и энергообеспечение. 2018. № 3 (20). С. 7-20.
7. Powering. Reliable. Future. Yesterday, today and tomorrow. RWE Annual Report 2017; 8 March 2017; Essen, Germany. Germany: RWE Aktiengesellschaft; 2017.
8. Innovation Report/2014-2015. IBERDROLA 2014-2015 Innovation Report (2015). Доступно по: https://www.iberdrola.com/wcorp/gc/prod/en_US/sostenibilidad/docs/informe_innovacion_2014_2015.pdf. Ссылка активна на 17 октября 2018.
9. Kirkman R. Development in substation automation systems. Доступно по: http://www.ee.nsysu.edu.tw/isap2007CD/papers/fD083.pdf. Ссылка активна на 16 ноября 2018.
10. Pereda R., Castellanos J., Aguirre I., et al. Substation automation experiences based on the IEC 61850 GOOSE messages. CIRED 2015: Proceedings of the 23rd International Conference on Electricity Distribution; 15-18 June 2015; Lyon, France. France, 2015. pp. 15-18.
11. Vinogradov A., Bolshev V., Vinogradova A., et al. System for Monitoring the Number and Duration of Power Outages and Power Quality in 0.38 kV Electrical Networks. International Conference on Intelligent Computing & Optimization; 4-5 Oct 2018; Pattaya, Thailand. Cham: Springer; 2019. pp. 1-10.
12. Виноградов А.В., Виноградова А.В., Большев В.Е. Устройства и система мониторинга надежности электроснабжения и отклонения напряжения в электрических сетях 0,38 кв // Вестник НГИЭИ. 2017. № 11(78). С. 69-81.
13. Nissan and Enel team up to transform electric vehicles into mobile energy sources. Доступно по: https://www.enel.com/media/press/d/2015/12/nissan-and-enel-team-up-to-transform-electric-vehicles-into-mobile-energy-sources. Ссылка активна на 13 марта 2019.
14. Nissan and Enel launch groundbreaking vehicle-to-grid project in the uk. Доступно по: https://www.enel.com/media/press/d/2016/05/nissan-and-enel-launch-groundbreaking-vehicle-to-grid-project-in-the-uk. Ссылка активна на 13 марта 2019.
15. Achanta S. V., Hao K., Fowler J. Emerging Communications and Sensor Technologies That Advance Distribution Automation. Доступно по: https://cdn.selinc.com/assets/Literature/Publications/ Technical%20Papers/6872_EmergingCommunications_SA_20181012_Web.pdf?v=20181107-180454. Ссылка активна на 5 марта 2019.
16. Kuzlu M., Pipattanasomporn M., Rahman S. Communication network requirements for major smart grid applications in HAN, NAN and WAN // Computer Networks. 2014. Vol. 67. pp. 74-88.
17. Kabalci Y. A survey on smart metering and smart grid communication // Renewable and Sustainable Energy Reviews. 2016. Vol. 57. pp. 302-318.
18. Большев В.Е., Виноградов А. В. Обзор зарубежных источников по инфраструктуре интеллектуальных счётчиков // Вестник ЮУрГУ. Серия «Энергетика». 2018. Т. 18. № 3. С. 5-13. DOI: 10.14529/power180301.
19. Большев В.Е., Виноградов А. В. Обзор зарубежных источников по применению информационных сетей в инфраструктуре интеллектуальных сетей SmartGrid // Вести высших учебных заведений Черноземья. 2019. Т. 55. № 1. С. 8-18.
20. Busom N., Sebe F., Petrlic R., et al. Efficient smart metering based on homomorphic encryption // Computer Communications. 2016. Vol. 82. pp. 95-101.
21. Елкин С.В., Демидов Ю.И., Климова Т.Г. Использование синхронизированных временных измерений для актуализации нагрузок электроэнергетической системы // Материалы VIII Международной научно-технической конференции "Электроэнергетика глазами молодежи - 2017"; 02-06 октября 2017 г., Самара. Самара: Самарский государственный технический университет, 2017. С. 333-334.
22. Watt S. T., Abubakari H., Achanta S., et al. Understanding and applying precision time protocol // Smart Grid (SASG), 2015; Saudi Arabia. IEEE, 2015. pp. 1-7. DOI: 10.1109/SASG.2015.7449285.
23. Pandey N. Harbor Research, Inc, "Machine-To-Machine (M2M) & Smart Systems Market Opportunity 2010-2014". Доступно по: https://www.windriver.com/m2m/edk/Harbor_Research-M2M_and_Smart_Sys_Report.pdf. Ссылка активна на 11февраля 2019.
24. Yitaek Hwang. Cellular IoT Explained - NB-IoT vs. LTE-M vs. 5G and More. August 17, 2018. Доступно по: https://www.iotforall.com/cellular-iot-explained-nb-iot-vs-lte-m/. Ссылка активна на 05 марта 2019.
25. Standardization of NB-IOT completed. Доступно по: http://www.3gpp.org/news-events/3gpp-news/1785-nb_iot_complete. Ссылка активна на 11 февраля 2019.
26. Juniper Research: The Top 5 'Most Promising' 5G Operators Revealed by Juniper Research. Доступно по: https://www.businesswire.com/news/home/20180829005060/en/Juniper-Research-Top-5-%E2%80%98Most-Promising%E2%80%99-5G. Ссылка активна на 11 февраля 2019.
27. Wi-SUNFANOverview. Доступно по: https://tools.ietf.org/id/draft-heile-lpwan-wisun-overview-00.html. Ссылка активна на 11 февраля 2019.
28. Nolan K. E., Guibene W., Kelly M. Y. An Evaluation of Low Power Wide Area Network Technologies for the Internet of Things. IWCMC 2016: Proceedings of 12th International Wireless Communications and Mobile Computing Conference; 5-9 September 2016; Paphos, Cyprus. IEEE & IEEE Cyprus Section; 2016. pp. 439-444. DOI: 10.1109/IWCMC.2016.7577098.
29. Кумаритова Д. Л., Киричек Р. В. Обзор и сравнительный анализ технологий LPWAN сетей // Информационные технологии и телекоммуникации. 2016. Том 4. № 4. С. 33-48.
30. Centenaro M., Vangelista L., Zanella A., et al. Long-Range Communications in Unlicensed Bands: The Rising Stars in the IoT and Smart City Scenarios // IEEE Wireless Communications. 2016. Vol. 23. Iss. 5. pp. 60-97. DOI: 10.1109/MWC.2016.7721743.
Авторы публикации
Большее Вадим Евгеньевич - научный сотрудник, Федеральный научный агроинженерный центр ВИМ. Email: [email protected].
Виноградов Александр Владимирович - канд. техн. наук, доцент, старший научный сотрудник, Федеральный научный агроинженерный центр ВИМ. Email: [email protected].
References
1.Energy Information Administration. "International Energy Outlook 2017"; 14 Sep 2017. CSIS Headquarters, U.S.; 2017. Available at: https://www.eia.gov/outlooks/ieo/pdf/0484(2017).pdf. Accessed: 17 Oct 2018.
2. Vinogradov A, Borodin M, Bolshev V, et al. Improving the Power Quality of Rural Consumers by Means of Electricity Cost Adjustment. Renewable En-ergy and Power Supply Chal-lenges for Rural Regions. IGI Global; 2019. pp. 312-341.
3. Vinogradov A, Vasiliev A, Bolshev V, et al. Methods of Reducing the Power Supply Outage Time of Rural Consumers. Renewable En-ergy and Power Supply Chal-lenges for Rural Regions. IGI Global; 2019. pp. 370-392.
4. Kharchenko V, Gusarov V, Bolshev V. Reliable Electricity Generation in RES-Based Microgrids. Handbook of Research on Smart Power System Operation and Control. IGI Global; 2019. рр. 162-187.
5. Ipakchi A, Albuyeh F. Grid of the future. IEEE Power and Energy Magazine. 2009; 7:52-62.
6.Vinogradov AV. New multi-contact switching systems and construction on their basis of the structure of intelligent distribution electric networks. Agrotekhnika i energoobespechenie. 2018; 3 (20):7-20. (In Russ).
7.Powering. Reliable. Future. Yesterday, today and tomorrow. RWE Annual Report 2017; 8 March 2017; Essen, Germany. Germany: RWE Aktiengesellschaft; 2017.
8. Innovation Report/2014-2015. IBERDROLA 2014-2015 Innovation Report (2015). Available at: https://www.iberdrola.com/wcorp/gc/prod/en_US/sostenibilidad/docs/informe_innovacion_2014_2015.pdf. Accessed 17 Oct 2018.
9. Kirkman R. Development in substation automation systems. Available at: http://www.ee.nsysu.edu.tw/isap2007CD/papers/f0083.pdf. Accessed 16 Nov 2018.
10. Pereda R, Castellanos J, Aguirre I, et al. Substation automation experiences based on the IEC 61850 GOOSE messages. CIRED 2015: Proceedings of the 23rd International Conference on Electricity Distribution; 15-18 June 2015; Lyon, France. France; 2015. pp. 15-18.
11. Vinogradov A, Bolshev V., Vinogradova A., et al. System for Monitoring the Number and Duration of Power Outages and Power Quality in 0.38 kV Electrical Networks. International Conference on Intelligent Computing & Optimization; 4-5 Oct 2018; Pattaya, Thailand. Cham: Springer; 2019. pp. 1-10.
12. Vinogradov AV, Vinogradova AV, Bolshev VE. Devices and monitoring systems of power supply reliability and voltage deviations in the 0,38 kv electrical grid. Vestnik NGIEI. 2017; 11(78):69-81. (In Russ).
13. Nissan andEnel team up to transform electric vehicles into mobile energy sources. Available at: https://www.enel.com/media/press/d/2015/12/nissan-and-enel-team-up-to-transform-electric-vehicles-into-mobile-energy-sources. Accessed 13 Mar 2019.
14. Nissan and Enel launch groundbreaking vehicle-to-grid project in the uk. Available at: https://www.enel.com/media/press/d/2016/05/nissan-and-enel-launch-groundbreaking-vehicle-to-grid-project-in-the-uk. Accessed 13 Mar 2019.
15. Achanta SV, Hao K, Fowler J. Emerging Communications and Sensor Technologies That Advance Distribution Automation. Available at: https://cdn.selinc.com/assets/Literature/Publications/ Technical%20Papers/6872_EmergingCommunications_SA_20181012_Web.pdf?v=20181107-180454. Accessed 5 Mar 2019.
16. Kuzlu M, Pipattanasomporn M, Rahman S. Communication network requirements for major smart grid applications in HAN, NAN and WAN. Computer Networks. 2014; 67:74-88.
17. Kabalci YA survey on smart metering and smart grid communication. Renewable and Sustainable Energy Reviews. 2016; 57:302-318.
18. Bolshev VE, Vinogradov AV. Foreign experience on advanced metering infrastructure development. Bulletin of South Ural State University. Series "Power Engineering". 2018; 18(3):5-13. DOI: 10.14529 / power180301. (In Russ).
19. Bolshev VY, Vinogradov AV. Obzor zarubezhnyh istochnikov po primeneniyu informacionnyh setej v infrastructure intellektual'nyh setej SmartGrid. Vesti vysshih uchebnyh zavedenij CHernozem'ya. 2019; 55(1):8-18. (In Russ).
20. Busom N, Sebe F, Petrlic R, et al. Efficient smart metering based on homomorphic encryption. Computer Communications. 2016; 82:95-101.
21. Elkin SV, Demidov YI, Klimova TG. Ispol'zovanie sinhronizirovannyh vremennyh izmerenij dlya aktualizacii nagruzok elektroenergeticheskoj sistemy. Materialy VIII Mezhdunarodnoj nauchno-tekhnicheskoj konferencii "Elektroenergetika glazami molodezhi - 2017"; 02-06 Okt 2017;Samara, Russia. Samara: Samarskij gosudarstvennyj tekhnicheskij universitet; 2017. pp. 333-334. (In Russ).
22. Watt ST, Abubakari H, Achanta S, et al. Understanding and applying precision time protocol. Smart Grid (SASG), 2015; Saudi Arabia. IEEE, 2015. pp. 1-7. DOI: 10.1109/SASG.2015.7449285.
23. Pandey N. Harbor Research, Inc, "Machine-To-Machine (M2M) & Smart Systems Market Opportunity 2010-2014". Available at: https://www.windriver.com/m2m/edk/Harbor_Research-M2M_and_Smart_Sys_Report.pdf. Accessed 11 Feb 2019.
24. Yitaek Hwang. Cellular IoT Explained - NB-IoT vs. LTE-M vs. 5G and More. 17Aug 2018. Available at: https://www.iotforall.com/cellular-iot-explained-nb-iot-vs-lte-m/. Accessed 5 Mar 2019.
25. Standardization of NB-IOT completed. Available at: http://www.3gpp.org/news-events/3gpp-news/1785-nb_iot_complete. Accessed 11 Feb 2019.
26. Juniper Research: The Top 5 'Most Promising' 5G Operators Revealed by Juniper Research. Available at: https://www.businesswire.com/news/home/20180829005060/en/Juniper-Research-Top-5-%E2%80%98Most-Promising%E2%80%99-5G. Accessed 11 Feb 2019.
27. Wi-SUNFANOverview. Available at: https://tools.ietf.org/id/draft-heile-lpwan-wisun-overview-00.html. Accessed 11 Feb 2019.
28. Nolan KE, Guibene W, Kelly MY. An Evaluation of Low Power Wide Area Network Technologies for the Internet of Things. IWCMC 2016: Proceedings of 12th International Wireless Communications and Mobile Computing Conference; 5-9 September 2016; Paphos, Cyprus. IEEE & IEEE Cyprus Section; 2016. pp. 439-444. DOI: 10.1109/IWCMC.2016.7577098.
29. Kumaritova DL, Kirichek RV. Obzor i sravnitel'nyj analiz tekhnologij LPWAN setej. Informacionnye tekhnologii i telekommunikacii. 2016; 4(4):33-48. (In Russ).
30. Centenaro M, Vangelista L, Zanella A, et al. Long-Range Communications in Unlicensed Bands: The Rising Stars in the IoT and Smart City Scenarios. IEEE Wireless Communications. 2016; 23(5):60-97. DOI: 10.1109/MWC.2016.7721743.
Authors of the publication
Vadim E.Bolshev - Federal Scientific Agroengineering Center VIM, Moscow, Russia. Email: [email protected].
Alexander V. Vinogradov - Cand. tech. Sci., Associate Professor, Senior Researcher, Federal Scientific Agroengineering Center VIM, Moscow, Russia. Email: [email protected].
Поступила в редакцию 14 марта 2019 г
