An approach to design smart grids and their IT system by cosimulation

International audienceSmart grids are the oncoming generation of power grids, which rely on information and communication technologies to tackle decentralized and intermittent energy sources such as wind farms and photovoltaic plants. They integrate electronics, software information processing and telecommunications technical domains. Therefore the design of smart grids is complex because of the various technical domains and modeling tools at stake. In this article, we present an approach to their design, which relies on model driven engineering, executable models and FMI based cosimulation. This approach is illustrated on the use case of an insular power grid and allows to study the impact of power production decision

The smart grid simulation framework: model-driven engineering applied to cyber-physical systems

International audienceSmart grids are complex systems for which simulation offers a practical way to evaluate and compare multiple solutions before deployment. However, the simulation of a Smart Grid requires the development of heterogeneous models corresponding to electrical, information processing, and telecommunication behaviors. These heterogeneous models must be linked and analyzed together in order to detect the influences on one another and identify emerging behaviors. We apply model-driven engineering to such cyber-physical systems combining physical and digital components and propose SGridSF, the Smart Grid Simulation Framework, which automates tasks in order to ensure consistency between different simulation models. This framework consists mainly of a domain specific language for modeling a cosimulation unit, called CosiML for Cosimulation Modeling Language, a domain specific language for modeling the functional architecture of a Smart Grid, called SGridML for Smart Grid Modeling Language, and a tool implementing different transformation rules to generate the files and scripts for executing a cosimulation. Finally, we illustrate the use of SGridSF on the real use case of an islanded grid implementing diesel and renewable sources, battery storage and intelligent control of the production. We show the sequencing of automatic generation tasks that minimizes the effort and the risk of error at each iteration of the process

Application de l'ingénierie dirigée par les modèles à la conception de Smart Grids : approche par cosimulation avec FMI

Smart Grids are cyber-physical systems that interface power grids with information and communication technologies to monitor them, automate decision making and balance production with consumption. We want to use simulation to easily evaluate and compare several solutions before deployment in a real environment. The objective of this thesis is thus to propose tools and methods to model and simulate a Smart Grid in an industrial context. We have identified two main issues: How to combine heterogeneous models of a Smart Grid to simulate it ? How to ensure consistency between the models produced by different stakeholders during the design of a Smart Grid ? To address these issues, we propose a cosimulation approach, using the Functional Mockup Interface (FMI) standard. Our first two contributions are the proposal of a method to allow the exchange of discrete signals between several FMUs, and an extension of the OMNeT++ telecommunications simulation software implementing this method, called fmi4omnetpp. A third contribution is the development of the Smart Grid Simulation Framework tooled environment, which automates a number of repetitive tasks in order to ensure consistency between different simulation models. Finally, a fourth contribution is the formalization of an iterative design approach for the cosimulation of a Smart Grid, and how to integrate our Smart Grid Simulation Framework into it. To do so, we explain the different steps of the approach and the role of the actors involved in the design process, then we present its application to a real case study for which we use our Smart Grid Simulation Framework.Les Smart Grids sont des systèmes cyberphysiques qui interfacent les réseaux électriques avec les technologies de l'information et de la communication afin de les surveiller, d'automatiser la prise de décision et d'équilibrer la production avec la consommation. Nous souhaitons utiliser la simulation pour évaluer et comparer facilement plusieurs solutions avant un déploiement dans un environnement réel. L'objectif de cette thèse est ainsi de proposer des outils et méthodes pour modéliser et simuler un Smart Grid dans un contexte industriel. Nous avons identifié deux problématiques principales : Comment combiner les modèles hétérogènes d'un Smart Grid pour le simuler ? Comment assurer la cohérence entre les modèles produits par différents intervenants lors de la conception d'un Smart Grid ? Pour répondre à ces problématiques, nous proposons une approche de cosimulation, en utilisant la norme Functional Mockup Interface (FMI). Nos deux premières contributions sont la proposition d'une méthode pour permettre l'échange de signaux discrets entre plusieurs FMUs, et d'une extension du logiciel de simulation de télécommunications OMNeT++ implémentant cette méthode, appelée fmi4omnetpp. Une troisième contribution est la réalisation de l'environnement outillé Smart Grid Simulation Framework, qui automatise un certain nombre de tâches répétitives afin d'assurer la cohérence entre différents modèles de simulation. Enfin, une quatrième contribution est la formalisation de la démarche itérative de conception dans laquelle s'inscrit la cosimulation d'un Smart Grid, et la façon d'y intégrer notre environnement Smart Grid Simulation Framework. Pour cela, nous explicitons les différentes étapes de la démarche et le rôle des acteurs de la conception, puis nous présentons son application sur un cas d'étude réel pour lequel nous utilisons Smart Grid Simulation Framework

Model-driven engineering applied to Smart Grids design : cosimulation with FMI approach

Les Smart Grids sont des systèmes cyberphysiques qui interfacent les réseaux électriques avec les technologies de l'information et de la communication afin de les surveiller, d'automatiser la prise de décision et d'équilibrer la production avec la consommation. Nous souhaitons utiliser la simulation pour évaluer et comparer facilement plusieurs solutions avant un déploiement dans un environnement réel. L'objectif de cette thèse est ainsi de proposer des outils et méthodes pour modéliser et simuler un Smart Grid dans un contexte industriel. Nous avons identifié deux problématiques principales : Comment combiner les modèles hétérogènes d'un Smart Grid pour le simuler ? Comment assurer la cohérence entre les modèles produits par différents intervenants lors de la conception d'un Smart Grid ? Pour répondre à ces problématiques, nous proposons une approche de cosimulation, en utilisant la norme Functional Mockup Interface (FMI). Nos deux premières contributions sont la proposition d'une méthode pour permettre l'échange de signaux discrets entre plusieurs FMUs, et d'une extension du logiciel de simulation de télécommunications OMNeT++ implémentant cette méthode, appelée fmi4omnetpp. Une troisième contribution est la réalisation de l'environnement outillé Smart Grid Simulation Framework, qui automatise un certain nombre de tâches répétitives afin d'assurer la cohérence entre différents modèles de simulation. Enfin, une quatrième contribution est la formalisation de la démarche itérative de conception dans laquelle s'inscrit la cosimulation d'un Smart Grid, et la façon d'y intégrer notre environnement Smart Grid Simulation Framework. Pour cela, nous explicitons les différentes étapes de la démarche et le rôle des acteurs de la conception, puis nous présentons son application sur un cas d'étude réel pour lequel nous utilisons Smart Grid Simulation Framework.Smart Grids are cyber-physical systems that interface power grids with information and communication technologies to monitor them, automate decision making and balance production with consumption. We want to use simulation to easily evaluate and compare several solutions before deployment in a real environment. The objective of this thesis is thus to propose tools and methods to model and simulate a Smart Grid in an industrial context. We have identified two main issues: How to combine heterogeneous models of a Smart Grid to simulate it ? How to ensure consistency between the models produced by different stakeholders during the design of a Smart Grid ? To address these issues, we propose a cosimulation approach, using the Functional Mockup Interface (FMI) standard. Our first two contributions are the proposal of a method to allow the exchange of discrete signals between several FMUs, and an extension of the OMNeT++ telecommunications simulation software implementing this method, called fmi4omnetpp. A third contribution is the development of the Smart Grid Simulation Framework tooled environment, which automates a number of repetitive tasks in order to ensure consistency between different simulation models. Finally, a fourth contribution is the formalization of an iterative design approach for the cosimulation of a Smart Grid, and how to integrate our Smart Grid Simulation Framework into it. To do so, we explain the different steps of the approach and the role of the actors involved in the design process, then we present its application to a real case study for which we use our Smart Grid Simulation Framework

A model based toolchain for the cosimulation of cyber-physical systems with FMI

International audienceSmart Grids are cyber-physical systems that interface power grids with information and communication technologies in order to monitor them, automate decision making and balance production and consumption. Cosimulation with the Functional Mock-up Interface standard allows the exploration of the behavior of such complex systems by coordinating simulation units that correspond to the grid part, the communication network and the information system. However, FMI has limitations when it comes to cyber-physical system simulation, particularly because discrete-event signals exchanged by cyber components are not well supported. In addition, industrial projects involve several teams with different skills and methods that work in parallel to produce all the models required by the simulation, which increases the risk of inconsistency between models. This article presents a way to exchange discrete-event signals between FMI artifacts, which complies with the current 2.0 version of the standard. We developed a DSL and a model-based toolchain to generate the artifacts that are necessary to run the cosimulation of the whole system, and to detect potential inconsistencies between models. The approach is illustrated by the use case of an islanded grid implementing diesel and renewable sources, battery storage and intelligent control of the production

Démarche de conception d'un réseau électrique intelligent et de son système d'information par cosimulation

National audienceLes réseaux électriques intelligents, dits Smart Grids, sont la prochaine génération de réseaux de distribution d'électricité, qui s'appuient sur les technologies de l'information pour soutenir l'intégration des sources de production d'énergie décentralisées et intermittentes telles que les parcs éoliens et les centrales photovoltaı̈ques. Ils dépendent de plusieurs domaines comme ceux de la physique et du génie électrique, du logiciel et des réseaux de télécommunications. La conception de réseaux électriques intelligents est donc complexe en raison des différents domaines techniques et outils de modélisation en jeu. Dans cet article, nous présentons une approche de conception s'appuyant sur l'ingénierie dirigée par les modèles, les modèles exécutables et la cosimulation FMI. Cette approche est illustrée sur le cas d'utilisation de la conception d'un réseau électrique insulaire, et permet d'étudier l'effet des décisions de production d'électricit

Local Translation in Perisynaptic Astrocytic Processes Is Specific and Changes after Fear Conditioning

International audienceLocal translation is a conserved mechanism conferring cells the ability to quickly respond to local stimuli. Inthe brain, it has been recently reported in astrocytes, whose fine processes contact blood vessels and synapses.Yet the specificity and regulation of astrocyte local translation remain unknown. We study hippocampalperisynaptic astrocytic processes (PAPs) and show that they contain the machinery for translation. Usinga refined immunoprecipitation technique, we characterize the entire pool of ribosome-bound mRNAs in PAPsand compare it with the one expressed in the whole astrocyte. We find that a specific pool of mRNAs is highlypolarized at the synaptic interface. These transcripts encode an unexpected molecular repertoire, composedof proteins involved in iron homeostasis, translation, cell cycle, and cytoskeleton. Remarkably, we observealterations in global RNA distribution and ribosome-bound status of some PAP-enriched transcripts afterfear conditioning, indicating the role of astrocytic local translation in memory and learning