Emergency aware congestion control for smart grid neighborhood area networks

© . This manuscript version is made available under the CC-BY-NC-ND 4.0 license http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/The evolution of traditional electricity distribution infrastructures towards Smart Grid networks has generated the need to carry out new research. There are many fields that have attracted the attention of researchers, among which is the improvement of the performance of the so-called Neighborhood Area Networks (NAN). In this sense, and given the critical nature of some of the data transmitted by these networks, maintaining an adequate quality of service (QoS) is absolutely necessary. In emergency situations, this need becomes even more evident. This article presents a congestion control mechanism, whose parameters are modified according to the network state of emergency. The mechanism also applies a multi-channel allocation technique, together with a differentiation in the QoS offered to the different data flows according to their relevance. These proposals have been evaluated in the context of a wireless mesh networks (WMN) made up by a set of smart meter devices, where various smart grids (SG) applications are sending their data traffics. Each SG application must meet its unique quality of service (QoS) requirements, such as reliability and delay. To evaluate the proposals, some NAN scenarios have been built by using the ns-3 simulator and its 802.11s basic model, which was modified to implement the proposed techniques. Compared with the basic Hybrid Wireless Mesh Protocol (HWMP), Emergency Aware Congestion Control proposal (EA-HWMP), shows significant improvements in terms of packet delivery ratio, network throughput and transit time.Peer ReviewedPostprint (published version

Contribution to the traffc engineering in wireless mesh networks

Premi extraordinari doctorat UPC curs 2019-2020, àmbit d’Enginyeria de les TICNowadays, we live in a modern society in which people and devices are interconnected anywhere and anytime. Under this premise, both the infrastructure and the services offered have evolved and diversified in a drastic way. In fact, many of these services are transported in decentralized networks. Among them, Wireless mesh networks are decentralized networks that have been widely studied in different research areas such as community networks, public safety and surveillance. Wireless mesh networks have been also studied and evaluated in the Smart Grid scenario. Smart Grids are a new paradigm in which the electricity network is no longer focused only on the generation, distribution and transport of electricity to subscribers. Now, it is a robust network that includes a data communication network. The associated data network is divided in different subnetworks. This thesis is mainly focused on the improvement of the performance of one of those subnetworks, the so-called Smart Grid Neighborhood Area Network. Several applications are transmitted between the users and the control center. In general, upstream communication involves tasks such as meter reading, billing data or electricity consumption, while downstream communication allows the smart grid to take actions in different network situations such as power peaks or emergency situations. In the first part, the work is focused on improving the routing mechanism. To do this, a multipath routing mechanism is proposed, where the traffics that are most important are transmitted over the best communication links. In order to improve even more the benefits obtained, a multichannel scheme is proposed to separate both control traffic and data traffic, and use the less congested channels to transmit the most priority traffic types.Smart Grids offer many services and some of them are very demanding in terms of QoS. Besides, infrastructure failures, attacks and high congestion situations can greatly reduce the network performance. Therefore, the network must be able to offer a minimum QoS to the most priority applications handling some traffic control techniques. With this goal in mind, in this thesis some congestion control mechanisms are also proposed. In the first of these mechanisms, the decision of whether a packet should be retransmitted or not is made in a distributed and independent way by each one of the network nodes, depending on the network conditions that the node itself is observing. This mechanism considers again the existence of traffics with different priorities, so that, less priority traffic has a higher probability of being discarded. Furthermore, an emergency system is coupled to the congestion control mechanism. With this strategy, the NAN is able to take global actions (in a short time) to face anomalous situations.In a Smart grid scenario, the nodes are static and each of them transmits upstream data flows to the data concentrator. Therefore, depending on their geographical location, some nodes may be more favored than others. Besides, some nodes can monopolize the network resources if they are not regulated. For this reason, in this thesis another distributed solution is proposed that runs in each node. The objective here is to provide a fair distribution of network resources regardless of the geographical position and the transmission rate. The last contribution is focused on the application of machine learning techniques to obtain again a better performance of the data networks under study. In this sense, a new congestion control mechanism is proposed, which, like the previous ones, provides different quality of service to data flows with different priorities. For this, a complete framework is proposed, including the generation, preprocessing and evaluation of the data necessary for the training of the machine learning algorithms that will be used. The proposal is also implemented and evaluated in the Smart Grid NANs environmentAvui dia, vivim en una societat en què les persones i els dispositius estan interconnectats en qualsevol lloc i en qualsevol moment. Sota aquesta premissa, la infraestructura com els serveis oferts han evolucionat i diversificat de manera dràstica. De fet, molts d'aquests serveis s'envien en xarxes descentralitzades. Entre elles, les xarxes de malla sense fils són xarxes descentralitzades que han estat àmpliament estudiades en diferents àrees com xarxes comunitàries, seguretat pública i vigilància. Les xarxes de malla sense fils també s'han estudiat i avaluat en les xarxes elèctriques intel·ligents. Aquestes xarxes són un nou paradigma on la xarxa elèctrica ja no es centra només en la generació, distribució i transport d'electricitat als subscriptors. Ara, és una xarxa robusta que inclou una xarxa de comunicació de dades. La xarxa de dades associada es divideix en diferents subxarxes. Aquesta tesi se centra a millorar el rendiment d'una d'aquestes subxarxes, l'anomenada xarxa d'àrea de veïnatge de les xarxes elèctriques intel·ligents. Diverses aplicacions s'envien entre els usuaris i el centre de control. En general, la comunicació de pujada implica la lectura de mesuradors, dades de facturació o consum elèctric, mentre que la comunicació de baixada permet que la xarxa intel·ligent prengui mesures davant diferents situacions, com pics d'energia o d'emergència. La primera part de la feina es centra a millorar el mecanisme d'enrutament. Per això, es proposa un mecanisme de múltiples rutes, on els tràfics més prioritaris s'envien a través dels millors enllaços de comunicació. A més, es proposa un esquema multicanal per separar el tràfic de control del de dades, i utilitzar els canals menys congestionats per enviar les dades més prioritàries.Les xarxes elèctriques intel·ligents ofereixen molts serveis i alguns són exigents en termes de qualitat de servei (QoS). A més, les falles d'infraestructura, els atacs i les situacions d'alta congestió poden reduir el seu rendiment. Per tant, la xarxa ha d'oferir una QoS mínima a les aplicacions més prioritàries mitjançant algunes tècniques de control de tràfic. Amb aquest objectiu, en aquesta tesi també es proposen alguns mecanismes de control de congestió. En el primer d'aquests mecanismes, cada node de forma distribuïda i independent, decideix si un paquet s¿ha de retransmetre o no depenent de les condicions de la xarxa que el mateix node està observant. Aquest mecanisme considera novament tràfics amb diferents prioritats, de manera que, el tràfic menys prioritari té una major probabilitat de ser descartat. A més, un sistema d'emergència està acoblat amb el mecanisme de control de congestió. Amb això, la xarxa pot prendre accions globals (en poc temps) per enfrontar situacions anòmales.A les xarxes elèctriques intel·ligents, els nodes són fixos i cadascun envia dades a un concentrador de dades. Per tant, depenent de la seva ubicació geogràfica, alguns nodes poden ser més afavorits que altres. A més, alguns nodes poden monopolitzar els recursos de xarxa si no són regulats. A causa d'això, en aquesta tesi es proposa una altra solució distribuïda que s'executa en cada node. L'objectiu és proveir una distribució justa dels recursos de la xarxa, independent de la posició geogràfica i la velocitat de transmissió. L'última contribució es centra en l'aplicació de tècniques d'aprenentatge automàtic per obtenir de nou un millor rendiment de les xarxes de dades en estudi. En aquest sentit, es proposa un nou mecanisme de control de congestió que, a l'igual que els anteriors, proveeix diferent qualitat de servei d'acord amb la prioritat de les dades. Per això, es proposa un sistema, que inclou la generació, el processament i l'avaluació de les dades necessàries per a l'entrenament dels algoritmes d'aprenentatge que s'utilitzaran. La proposta també s'implementa i avalua a l'entorn de les xarxes elèctriques intel·ligents en l'entorn de Smart Grid NANsHoy en día, vivimos en una sociedad moderna en la que las personas y los dispositivos están interconectados en cualquier lugar y en cualquier momento. Bajo esta premisa, tanto la infraestructura como los servicios ofrecidos han evolucionado y diversificado de manera drástica. De hecho, muchos de estos servicios se transportan en diferentes tipos de redes. Las redes descentralizadas (o sin infraestructura) se están utilizando ampliamente para soportar estos servicios. Permiten una mayor accesibilidad para los usuarios debido a una gran cantidad de ventajas. Por ejemplo, la creación automática, la configuración automática, la instalación fácil en áreas de difícil acceso, mantenimiento y escalabilidad hacen que este tipo de redes sean atractivas para los proveedores de servicios. Entre ellas, las redes de malla inalámbricas son redes descentralizadas que han sido ampliamente estudiadas en diferentes áreas de investigación, como redes comunitarias, escenarios de desastres, seguridad pública y vigilancia. Además, estos tipos de red son más estructurados que las redes ad hoc inalámbricas tradicionales y, por lo tanto, pueden admitir protocolos más complejos. Las redes de malla inalámbricas también se han estudiado y evaluado en el escenario de redes eléctricas inteligentes. Las redes eléctricas inteligentes son un nuevo paradigma en el que se abordan las infraestructuras tradicionales de transporte de electricidad. En este contexto, la red eléctrica ya no se centra solo en la generación, distribución y transporte de electricidad a los suscriptores. Ahora, es una red robusta que incluye una red de comunicación de datos. El objetivo de tener una red de comunicación de datos junto con la eléctrica es proporcionar un servicio eficiente desde el centro de control al usuario, así como dar retroalimentación sobre el correcto funcionamiento de las redes de electricidad y datos al centro de control. Como la infraestructura de transporte eléctrico, la red de datos asociada se divide en diferentes subredes. Esta tesis se centra principalmente en la mejora del rendimiento de una de esas subredes, la llamada red de área de vecindad de las redes electrices inteligentes. Las contribuciones se centran en mejorar el enrutamiento de datos, proporcionando una diferenciación del tráfico con la provisión de calidad de servicio (QoS), mecanismos de control de congestión, un sistema de emergencia que trata situaciones anómalas de la red y una distribución justa de los recursos de la red. Varias aplicaciones se transmiten desde los usuarios al centro de control, así como desde el centro de control hacia los usuarios. En general, la comunicación hacia el centro de control implica tareas como la lectura de medidores, los datos de facturación o el consumo de electricidad, mientras que la comunicación hacia los suscriptores permite que la red eléctrica inteligente tome medidas en diferentes situaciones de la red, como picos de energía o situaciones de emergencia. En la primera parte de la tesis, el trabajo se centra en mejorar el mecanismo de enrutamiento. Para hacer esto, se propone un mecanismo de enrutamiento de múltiples rutas, donde los tráficos que son más importantes se transmite a través de los mejores enlaces de comunicación, mientras que los tráficos de menor prioridad se transmiten a través de las rutas con menos reputación (menos métrica de enrutamiento). Para mejorar aun más los beneficios obtenidos, se propone un esquema multicanal para separar tanto el tráfico de control como el tráfico de datos, y utilizar los canales menos congestionados para transmitir los tipos de tráfico más prioritarios. Las redes eléctricas inteligentes ofrecen muchos servicios y algunos de ellos son muy exigentes en términos de QoS. Por lo tanto, las fallas de infraestructura, los ataques y las situaciones de alta congestión pueden reducir en gran medida el rendimiento de la red. Para enfrentar estos problemas, la red debe poder ofrecer una calidad de servicio mínima a las aplicaciones más prioritarias mediante algunas técnicas de control de tráfico. Con este objetivo en mente, en esta tesis también se proponen algunos mecanismos de control de congestión. En el primero de estos mecanismos, cada uno de los nodos de la red decide de manera distribuida e independiente si un paquete debe o no ser retransmitido, dependiendo de las condiciones de la red (principalmente la utilización promedio del canal y la ocupación de los buffers) que el nodo mismo está observando. Es decir, un nodo intermedio puede descartar directamente un paquete de datos si observa que el canal de transmisión se está utilizando por encima de un cierto umbral. Este mecanismo considera nuevamente la existencia de tráficos con diferentes prioridades, de modo que, el tráfico menos prioritario tiene una mayor probabilidad de ser descartado. Además, un sistema de emergencia está acoplado al mecanismo de control de congestión. Con esta estrategia, la NAN puede tomar acciones globales (en poco tiempo) para enfrentar situaciones anómalas, lo que proporciona aún más probabilidad de transmisión para tráficos con mayores requisitos de QoS. Con este fin, también se propone una señalización de emergencia que puede activarse automática o manualmente. Una distribución justa de los recursos de la red también es un campo de investigación importante en las redes eléctricas inteligentes. Tenga en cuenta que, en este escenario, los nodos son estáticos y cada uno de ellos transmite flujos de datos hacia al concentrador de datos. Por lo tanto, dependiendo de su ubicación geográfica, algunos nodos pueden ser más favorecidos que otros. Además, algunos nodos pueden monopolizar los recursos de la red si no están regulados. Por esta razón, en esta tesis se propone otro algoritmo de control de congestión distribuido que se ejecuta en cada nodo. El objetivo aquí es proporcionar una distribución justa de los recursos de la red, independientemente de la posición geográfica y la velocidad de transmisión. Es decir, todos los nodos tendrán las mismas oportunidades para transmitir sus datos al centro de control. La solución propuesta es independiente de la red, mac y capas físicas. La última contribución realizada con esta tesis se centra en la aplicación de técnicas de aprendizaje automático para obtener nuevamente un mejor rendimiento de las redes de datos en estudio. En este sentido, se propone un nuevo mecanismo de control de congestión que, al igual que los anteriores, proporciona diferente calidad de servicio a los flujos de datos con diferentes prioridades. Para esto, se propone un marco completo, que incluye la generación, el preprocesamiento y la evaluación de los datos necesarios para la capacitación de los algoritmos de aprendizaje automático que se utilizarán. La propuesta también se implementa y evalúa en el entorno de Smart Grid NANs.Award-winningPostprint (published version

Contribution to the traffc engineering in wireless mesh networks

Nowadays, we live in a modern society in which people and devices are interconnected anywhere and anytime. Under this premise, both the infrastructure and the services offered have evolved and diversified in a drastic way. In fact, many of these services are transported in decentralized networks. Among them, Wireless mesh networks are decentralized networks that have been widely studied in different research areas such as community networks, public safety and surveillance. Wireless mesh networks have been also studied and evaluated in the Smart Grid scenario. Smart Grids are a new paradigm in which the electricity network is no longer focused only on the generation, distribution and transport of electricity to subscribers. Now, it is a robust network that includes a data communication network. The associated data network is divided in different subnetworks. This thesis is mainly focused on the improvement of the performance of one of those subnetworks, the so-called Smart Grid Neighborhood Area Network. Several applications are transmitted between the users and the control center. In general, upstream communication involves tasks such as meter reading, billing data or electricity consumption, while downstream communication allows the smart grid to take actions in different network situations such as power peaks or emergency situations. In the first part, the work is focused on improving the routing mechanism. To do this, a multipath routing mechanism is proposed, where the traffics that are most important are transmitted over the best communication links. In order to improve even more the benefits obtained, a multichannel scheme is proposed to separate both control traffic and data traffic, and use the less congested channels to transmit the most priority traffic types.Smart Grids offer many services and some of them are very demanding in terms of QoS. Besides, infrastructure failures, attacks and high congestion situations can greatly reduce the network performance. Therefore, the network must be able to offer a minimum QoS to the most priority applications handling some traffic control techniques. With this goal in mind, in this thesis some congestion control mechanisms are also proposed. In the first of these mechanisms, the decision of whether a packet should be retransmitted or not is made in a distributed and independent way by each one of the network nodes, depending on the network conditions that the node itself is observing. This mechanism considers again the existence of traffics with different priorities, so that, less priority traffic has a higher probability of being discarded. Furthermore, an emergency system is coupled to the congestion control mechanism. With this strategy, the NAN is able to take global actions (in a short time) to face anomalous situations.In a Smart grid scenario, the nodes are static and each of them transmits upstream data flows to the data concentrator. Therefore, depending on their geographical location, some nodes may be more favored than others. Besides, some nodes can monopolize the network resources if they are not regulated. For this reason, in this thesis another distributed solution is proposed that runs in each node. The objective here is to provide a fair distribution of network resources regardless of the geographical position and the transmission rate. The last contribution is focused on the application of machine learning techniques to obtain again a better performance of the data networks under study. In this sense, a new congestion control mechanism is proposed, which, like the previous ones, provides different quality of service to data flows with different priorities. For this, a complete framework is proposed, including the generation, preprocessing and evaluation of the data necessary for the training of the machine learning algorithms that will be used. The proposal is also implemented and evaluated in the Smart Grid NANs environmentAvui dia, vivim en una societat en què les persones i els dispositius estan interconnectats en qualsevol lloc i en qualsevol moment. Sota aquesta premissa, la infraestructura com els serveis oferts han evolucionat i diversificat de manera dràstica. De fet, molts d'aquests serveis s'envien en xarxes descentralitzades. Entre elles, les xarxes de malla sense fils són xarxes descentralitzades que han estat àmpliament estudiades en diferents àrees com xarxes comunitàries, seguretat pública i vigilància. Les xarxes de malla sense fils també s'han estudiat i avaluat en les xarxes elèctriques intel·ligents. Aquestes xarxes són un nou paradigma on la xarxa elèctrica ja no es centra només en la generació, distribució i transport d'electricitat als subscriptors. Ara, és una xarxa robusta que inclou una xarxa de comunicació de dades. La xarxa de dades associada es divideix en diferents subxarxes. Aquesta tesi se centra a millorar el rendiment d'una d'aquestes subxarxes, l'anomenada xarxa d'àrea de veïnatge de les xarxes elèctriques intel·ligents. Diverses aplicacions s'envien entre els usuaris i el centre de control. En general, la comunicació de pujada implica la lectura de mesuradors, dades de facturació o consum elèctric, mentre que la comunicació de baixada permet que la xarxa intel·ligent prengui mesures davant diferents situacions, com pics d'energia o d'emergència. La primera part de la feina es centra a millorar el mecanisme d'enrutament. Per això, es proposa un mecanisme de múltiples rutes, on els tràfics més prioritaris s'envien a través dels millors enllaços de comunicació. A més, es proposa un esquema multicanal per separar el tràfic de control del de dades, i utilitzar els canals menys congestionats per enviar les dades més prioritàries.Les xarxes elèctriques intel·ligents ofereixen molts serveis i alguns són exigents en termes de qualitat de servei (QoS). A més, les falles d'infraestructura, els atacs i les situacions d'alta congestió poden reduir el seu rendiment. Per tant, la xarxa ha d'oferir una QoS mínima a les aplicacions més prioritàries mitjançant algunes tècniques de control de tràfic. Amb aquest objectiu, en aquesta tesi també es proposen alguns mecanismes de control de congestió. En el primer d'aquests mecanismes, cada node de forma distribuïda i independent, decideix si un paquet s¿ha de retransmetre o no depenent de les condicions de la xarxa que el mateix node està observant. Aquest mecanisme considera novament tràfics amb diferents prioritats, de manera que, el tràfic menys prioritari té una major probabilitat de ser descartat. A més, un sistema d'emergència està acoblat amb el mecanisme de control de congestió. Amb això, la xarxa pot prendre accions globals (en poc temps) per enfrontar situacions anòmales.A les xarxes elèctriques intel·ligents, els nodes són fixos i cadascun envia dades a un concentrador de dades. Per tant, depenent de la seva ubicació geogràfica, alguns nodes poden ser més afavorits que altres. A més, alguns nodes poden monopolitzar els recursos de xarxa si no són regulats. A causa d'això, en aquesta tesi es proposa una altra solució distribuïda que s'executa en cada node. L'objectiu és proveir una distribució justa dels recursos de la xarxa, independent de la posició geogràfica i la velocitat de transmissió. L'última contribució es centra en l'aplicació de tècniques d'aprenentatge automàtic per obtenir de nou un millor rendiment de les xarxes de dades en estudi. En aquest sentit, es proposa un nou mecanisme de control de congestió que, a l'igual que els anteriors, proveeix diferent qualitat de servei d'acord amb la prioritat de les dades. Per això, es proposa un sistema, que inclou la generació, el processament i l'avaluació de les dades necessàries per a l'entrenament dels algoritmes d'aprenentatge que s'utilitzaran. La proposta també s'implementa i avalua a l'entorn de les xarxes elèctriques intel·ligents en l'entorn de Smart Grid NANsHoy en día, vivimos en una sociedad moderna en la que las personas y los dispositivos están interconectados en cualquier lugar y en cualquier momento. Bajo esta premisa, tanto la infraestructura como los servicios ofrecidos han evolucionado y diversificado de manera drástica. De hecho, muchos de estos servicios se transportan en diferentes tipos de redes. Las redes descentralizadas (o sin infraestructura) se están utilizando ampliamente para soportar estos servicios. Permiten una mayor accesibilidad para los usuarios debido a una gran cantidad de ventajas. Por ejemplo, la creación automática, la configuración automática, la instalación fácil en áreas de difícil acceso, mantenimiento y escalabilidad hacen que este tipo de redes sean atractivas para los proveedores de servicios. Entre ellas, las redes de malla inalámbricas son redes descentralizadas que han sido ampliamente estudiadas en diferentes áreas de investigación, como redes comunitarias, escenarios de desastres, seguridad pública y vigilancia. Además, estos tipos de red son más estructurados que las redes ad hoc inalámbricas tradicionales y, por lo tanto, pueden admitir protocolos más complejos. Las redes de malla inalámbricas también se han estudiado y evaluado en el escenario de redes eléctricas inteligentes. Las redes eléctricas inteligentes son un nuevo paradigma en el que se abordan las infraestructuras tradicionales de transporte de electricidad. En este contexto, la red eléctrica ya no se centra solo en la generación, distribución y transporte de electricidad a los suscriptores. Ahora, es una red robusta que incluye una red de comunicación de datos. El objetivo de tener una red de comunicación de datos junto con la eléctrica es proporcionar un servicio eficiente desde el centro de control al usuario, así como dar retroalimentación sobre el correcto funcionamiento de las redes de electricidad y datos al centro de control. Como la infraestructura de transporte eléctrico, la red de datos asociada se divide en diferentes subredes. Esta tesis se centra principalmente en la mejora del rendimiento de una de esas subredes, la llamada red de área de vecindad de las redes electrices inteligentes. Las contribuciones se centran en mejorar el enrutamiento de datos, proporcionando una diferenciación del tráfico con la provisión de calidad de servicio (QoS), mecanismos de control de congestión, un sistema de emergencia que trata situaciones anómalas de la red y una distribución justa de los recursos de la red. Varias aplicaciones se transmiten desde los usuarios al centro de control, así como desde el centro de control hacia los usuarios. En general, la comunicación hacia el centro de control implica tareas como la lectura de medidores, los datos de facturación o el consumo de electricidad, mientras que la comunicación hacia los suscriptores permite que la red eléctrica inteligente tome medidas en diferentes situaciones de la red, como picos de energía o situaciones de emergencia. En la primera parte de la tesis, el trabajo se centra en mejorar el mecanismo de enrutamiento. Para hacer esto, se propone un mecanismo de enrutamiento de múltiples rutas, donde los tráficos que son más importantes se transmite a través de los mejores enlaces de comunicación, mientras que los tráficos de menor prioridad se transmiten a través de las rutas con menos reputación (menos métrica de enrutamiento). Para mejorar aun más los beneficios obtenidos, se propone un esquema multicanal para separar tanto el tráfico de control como el tráfico de datos, y utilizar los canales menos congestionados para transmitir los tipos de tráfico más prioritarios. Las redes eléctricas inteligentes ofrecen muchos servicios y algunos de ellos son muy exigentes en términos de QoS. Por lo tanto, las fallas de infraestructura, los ataques y las situaciones de alta congestión pueden reducir en gran medida el rendimiento de la red. Para enfrentar estos problemas, la red debe poder ofrecer una calidad de servicio mínima a las aplicaciones más prioritarias mediante algunas técnicas de control de tráfico. Con este objetivo en mente, en esta tesis también se proponen algunos mecanismos de control de congestión. En el primero de estos mecanismos, cada uno de los nodos de la red decide de manera distribuida e independiente si un paquete debe o no ser retransmitido, dependiendo de las condiciones de la red (principalmente la utilización promedio del canal y la ocupación de los buffers) que el nodo mismo está observando. Es decir, un nodo intermedio puede descartar directamente un paquete de datos si observa que el canal de transmisión se está utilizando por encima de un cierto umbral. Este mecanismo considera nuevamente la existencia de tráficos con diferentes prioridades, de modo que, el tráfico menos prioritario tiene una mayor probabilidad de ser descartado. Además, un sistema de emergencia está acoplado al mecanismo de control de congestión. Con esta estrategia, la NAN puede tomar acciones globales (en poco tiempo) para enfrentar situaciones anómalas, lo que proporciona aún más probabilidad de transmisión para tráficos con mayores requisitos de QoS. Con este fin, también se propone una señalización de emergencia que puede activarse automática o manualmente. Una distribución justa de los recursos de la red también es un campo de investigación importante en las redes eléctricas inteligentes. Tenga en cuenta que, en este escenario, los nodos son estáticos y cada uno de ellos transmite flujos de datos hacia al concentrador de datos. Por lo tanto, dependiendo de su ubicación geográfica, algunos nodos pueden ser más favorecidos que otros. Además, algunos nodos pueden monopolizar los recursos de la red si no están regulados. Por esta razón, en esta tesis se propone otro algoritmo de control de congestión distribuido que se ejecuta en cada nodo. El objetivo aquí es proporcionar una distribución justa de los recursos de la red, independientemente de la posición geográfica y la velocidad de transmisión. Es decir, todos los nodos tendrán las mismas oportunidades para transmitir sus datos al centro de control. La solución propuesta es independiente de la red, mac y capas físicas. La última contribución realizada con esta tesis se centra en la aplicación de técnicas de aprendizaje automático para obtener nuevamente un mejor rendimiento de las redes de datos en estudio. En este sentido, se propone un nuevo mecanismo de control de congestión que, al igual que los anteriores, proporciona diferente calidad de servicio a los flujos de datos con diferentes prioridades. Para esto, se propone un marco completo, que incluye la generación, el preprocesamiento y la evaluación de los datos necesarios para la capacitación de los algoritmos de aprendizaje automático que se utilizarán. La propuesta también se implementa y evalúa en el entorno de Smart Grid NANs

A testbed based performance evaluation of smart grid wireless neighborhood area networks routing protocols

Smart Grid networks have a data communication network associated with the electrical energy distribution infrastructure. This network connects all the sub- scribers’ homes with the data control centers of the supplying companies, which in turn have access to the global Internet network. They are in charge of transporting the needed information between the elements that comprise the electricity network and the control centers. A part of these networks is the so-called Neighborhood Area Networks (NANs), which transports the data from the subscriber’s home to some data concentrators. This article presents a comparison of the performance of different routing protocols that can be used in this part of the data network, when a wireless technology is selected. For this comparison, a hardware testbed has been implemented, with a simple initial configuration, which allows the comparison of the OLSR v1, OLSR v2 and HWMP protocols. The numerical results are presented in terms of network throughput, protocol overhead, number of retransmissions, net- work transit and packet transfer times.This work was supported by the Spanish Research Council under project MAGOS (TEC2017-84197-C4-3-R), and Juan Pablo Astudillo León is the recipient of a full scholarship from the Secretaría de Educación Superior, Ciencia, Tecnología e Innovación (SENESCYT), Ecuador.Peer ReviewedPostprint (published version

A joint multi-path and multi-channel protocol for traffic routing in smart grid neighborhood area networks

In order to improve the management mechanisms of the electric energy transport infrastructures, the smart grid networks have associated data networks that are responsible for transporting the necessary information between the different elements of the electricity network and the control center. Besides, they make possible a more efficient use of this type of energy. Part of these data networks is comprised of the Neighborhood Area Networks (NANs), which are responsible for interconnecting the different smart meters and other possible devices present at the consumers' premises with the control center. Among the proposed network technologies for NANs, wireless technologies are becoming more relevant due to their flexibility and increasing available bandwidth. In this paper, some general modifications are proposed for the routing protocol of the wireless multi-hop mesh networks standardized by the IEEE. In particular, the possibility of using multiple paths and transmission channels at the same time, depending on the quality of service needs of the different network traffic, is added. The proposed modifications have been implemented in the ns-3 simulator and evaluated in situations of high traffic load. Simulation results show improvements in the network performance in terms of packet delivery ratio, throughput and network transit time.Peer ReviewedPostprint (published version

Software Defined Networks based Smart Grid Communication: A Comprehensive Survey

The current power grid is no longer a feasible solution due to ever-increasing user demand of electricity, old infrastructure, and reliability issues and thus require transformation to a better grid a.k.a., smart grid (SG). The key features that distinguish SG from the conventional electrical power grid are its capability to perform two-way communication, demand side management, and real time pricing. Despite all these advantages that SG will bring, there are certain issues which are specific to SG communication system. For instance, network management of current SG systems is complex, time consuming, and done manually. Moreover, SG communication (SGC) system is built on different vendor specific devices and protocols. Therefore, the current SG systems are not protocol independent, thus leading to interoperability issue. Software defined network (SDN) has been proposed to monitor and manage the communication networks globally. This article serves as a comprehensive survey on SDN-based SGC. In this article, we first discuss taxonomy of advantages of SDNbased SGC.We then discuss SDN-based SGC architectures, along with case studies. Our article provides an in-depth discussion on routing schemes for SDN-based SGC. We also provide detailed survey of security and privacy schemes applied to SDN-based SGC. We furthermore present challenges, open issues, and future research directions related to SDN-based SGC.Comment: Accepte

A Comprehensive Survey of Potential Game Approaches to Wireless Networks

Potential games form a class of non-cooperative games where unilateral improvement dynamics are guaranteed to converge in many practical cases. The potential game approach has been applied to a wide range of wireless network problems, particularly to a variety of channel assignment problems. In this paper, the properties of potential games are introduced, and games in wireless networks that have been proven to be potential games are comprehensively discussed.Comment: 44 pages, 6 figures, to appear in IEICE Transactions on Communications, vol. E98-B, no. 9, Sept. 201

Cellular networks for smart grid communication

The next-generation electric power system, known as smart grid, relies on a robust and reliable underlying communication infrastructure to improve the efficiency of electricity distribution. Cellular networks, e.g., LTE/LTE-A systems, appear as a promising technology to facilitate the smart grid evolution. Their inherent performance characteristics and well-established ecosystem could potentially unlock unprecedented use cases, enabling real-time and autonomous distribution grid operations. However, cellular technology was not originally intended for smart grid communication, associated with highly-reliable message exchange and massive device connectivity requirements. The fundamental differences between smart grid and human-type communication challenge the classical design of cellular networks and introduce important research questions that have not been sufficiently addressed so far. Motivated by these challenges, this doctoral thesis investigates novel radio access network (RAN) design principles and performance analysis for the seamless integration of smart grid traffic in future cellular networks. Specifically, we focus on addressing the fundamental RAN problems of network scalability in massive smart grid deployments and radio resource management for smart grid and human-type traffic. The main objective of the thesis lies on the design, analysis and performance evaluation of RAN mechanisms that would render cellular networks the key enabler for emerging smart grid applications. The first part of the thesis addresses the radio access limitations in LTE-based networks for reliable and scalable smart grid communication. We first identify the congestion problem in LTE random access that arises in large-scale smart grid deployments. To overcome this, a novel random access mechanism is proposed that can efficiently support real-time distribution automation services with negligible impact on the background traffic. Motivated by the stringent reliability requirements of various smart grid operations, we then develop an analytical model of the LTE random access procedure that allows us to assess the performance of event-based monitoring traffic under various load conditions and network configurations. We further extend our analysis to include the relation between the cell size and the availability of orthogonal random access resources and we identify an additional challenge for reliable smart grid connectivity. To this end, we devise an interference- and load-aware cell planning mechanism that enhances reliability in substation automation services. Finally, we couple the problem of state estimation in wide-area monitoring systems with the reliability challenges in information acquisition. Using our developed analytical framework, we quantify the impact of imperfect communication reliability in the state estimation accuracy and we provide useful insights for the design of reliability-aware state estimators. The second part of the thesis builds on the previous one and focuses on the RAN problem of resource scheduling and sharing for smart grid and human-type traffic. We introduce a novel scheduler that achieves low latency for distribution automation traffic while resource allocation is performed in a way that keeps the degradation of cellular users at a minimum level. In addition, we investigate the benefits of Device-to-Device (D2D) transmission mode for event-based message exchange in substation automation scenarios. We design a joint mode selection and resource allocation mechanism which results in higher data rates with respect to the conventional transmission mode via the base station. An orthogonal resource partition scheme between cellular and D2D links is further proposed to prevent the underutilization of the scarce cellular spectrum. The research findings of this thesis aim to deliver novel solutions to important RAN performance issues that arise when cellular networks support smart grid communication.Las redes celulares, p.e., los sistemas LTE/LTE-A, aparecen como una tecnología prometedora para facilitar la evolución de la próxima generación del sistema eléctrico de potencia, conocido como smart grid (SG). Sin embargo, la tecnología celular no fue pensada originalmente para las comunicaciones en la SG, asociadas con el intercambio fiable de mensajes y con requisitos de conectividad de un número masivo de dispositivos. Las diferencias fundamentales entre las comunicaciones en la SG y la comunicación de tipo humano desafían el diseño clásico de las redes celulares e introducen importantes cuestiones de investigación que hasta ahora no se han abordado suficientemente. Motivada por estos retos, esta tesis doctoral investiga los principios de diseño y analiza el rendimiento de una nueva red de acceso radio (RAN) que permita una integración perfecta del tráfico de la SG en las redes celulares futuras. Nos centramos en los problemas fundamentales de escalabilidad de la RAN en despliegues de SG masivos, y en la gestión de los recursos radio para la integración del tráfico de la SG con el tráfico de tipo humano. El objetivo principal de la tesis consiste en el diseño, el análisis y la evaluación del rendimiento de los mecanismos de las RAN que convertirán a las redes celulares en el elemento clave para las aplicaciones emergentes de las SGs. La primera parte de la tesis aborda las limitaciones del acceso radio en redes LTE para la comunicación fiable y escalable en SGs. En primer lugar, identificamos el problema de congestión en el acceso aleatorio de LTE que aparece en los despliegues de SGs a gran escala. Para superar este problema, se propone un nuevo mecanismo de acceso aleatorio que permite soportar de forma eficiente los servicios de automatización de la distribución eléctrica en tiempo real, con un impacto insignificante en el tráfico de fondo. Motivados por los estrictos requisitos de fiabilidad de las diversas operaciones en la SG, desarrollamos un modelo analítico del procedimiento de acceso aleatorio de LTE que nos permite evaluar el rendimiento del tráfico de monitorización de la red eléctrica basado en eventos bajo diversas condiciones de carga y configuraciones de red. Además, ampliamos nuestro análisis para incluir la relación entre el tamaño de celda y la disponibilidad de recursos de acceso aleatorio ortogonales, e identificamos un reto adicional para la conectividad fiable en la SG. Con este fin, diseñamos un mecanismo de planificación celular que tiene en cuenta las interferencias y la carga de la red, y que mejora la fiabilidad en los servicios de automatización de las subestaciones eléctricas. Finalmente, combinamos el problema de la estimación de estado en sistemas de monitorización de redes eléctricas de área amplia con los retos de fiabilidad en la adquisición de la información. Utilizando el modelo analítico desarrollado, cuantificamos el impacto de la baja fiabilidad en las comunicaciones sobre la precisión de la estimación de estado. La segunda parte de la tesis se centra en el problema de scheduling y compartición de recursos en la RAN para el tráfico de SG y el tráfico de tipo humano. Presentamos un nuevo scheduler que proporciona baja latencia para el tráfico de automatización de la distribución eléctrica, mientras que la asignación de recursos se realiza de un modo que mantiene la degradación de los usuarios celulares en un nivel mínimo. Además, investigamos los beneficios del modo de transmisión Device-to-Device (D2D) en el intercambio de mensajes basados en eventos en escenarios de automatización de subestaciones eléctricas. Diseñamos un mecanismo conjunto de asignación de recursos y selección de modo que da como resultado tasas de datos más elevadas con respecto al modo de transmisión convencional a través de la estación base. Finalmente, se propone un esquema de partición de recursos ortogonales entre enlaces celulares y D2Postprint (published version

A machine learning based Distributed Congestion Control Protocol for multi-hop wireless networks

The application areas of multi-hop wireless networks are expected to experience sustained growth in the next years. This growth will be further supported by the current possibility of providing low-cost communication capabilities to any device. One of the main issues to consider with this type of networks is congestion control, that is, avoiding an excessive volume of data traffic that could lead to a loss of performance. In this work, a distributed congestion control mechanism is proposed for generic multi-hop networks. Different categories of data traffic are taken into account, each of them with different quality of service requirements. The mechanism is based on machine learning techniques, specifically, the CatBoost algorithm that uses gradient boosting on decision trees. The obtained decision trees are used to predict whether the packets to be transmitted over the network will reach their destination on time or not. This prediction will be made based on the network load state, which will be quantified by means of two parameters: the utilization factor of the different transmission channels, and the occupancy of the buffers of the network nodes. To make the values of these parameters available to all nodes in the network, an appropriate dissemination protocol has also been designed. Besides, a method to assign different transmission priorities to each traffic category, based on the estimation of the network resources required at any time, has also been included. The complete system has been implemented and evaluated through simulations, which show the correct functionality and the improvements obtained in terms of packet delivery ratio, network transit time, and traffic differentiation.Peer ReviewedPostprint (published version