Cerdas Sensor Networks : " Teknologi dan Aplikasi untuk Green Growth "

ORGANISASI UNTUK KERJASAMA EKONOMI DAN PEMBANGUNAN

OECD adalah forum yang unik di mana pemerintah dari 30 negara bekerja sama untuk mengatasi

tantangan ekonomi , sosial dan lingkungan globalisasi . OECD juga di garis depan upaya untuk

memahami dan membantu pemerintah merespon perkembangan dan masalah , seperti tata kelola

perusahaan , ekonomi informasi dan tantangan populasi yang menua baru . Organisasi memberikan

pengaturan di mana pemerintah dapat membandingkan pengalaman kebijakan , mencari jawaban atas

masalah-masalah umum , mengidentifikasi praktik yang baik dan bekerja untuk kebijakan domestik

dan internasional mengkoordinasikan negara-negara anggota OECD adalah: Australia , Austria ,

Belgia , Kanada , Republik Ceko , Denmark , Finlandia, Perancis , Jerman , Yunani, Hungaria ,

Islandia , Irlandia , Italia , Jepang , Korea , Luxembourg , Meksiko , Belanda , Selandia Baru ,

Norwegia, Polandia , Portugal , Republik Slovakia , Spanyol , Swedia , Swiss , Turki , Inggris dan

Amerika Serikat . Komisi Masyarakat Eropa mengambil bagian dalam pekerjaan OECD .

PRAKATA

Laporan ini telah disampaikan kepada Partai Kerja Ekonomi Informasi (WPIE) pada bulan

Juni 2009 dan dibuka untuk publik oleh Komite Informasi, Komputer dan Komunikasi

Kebijakan pada bulan Oktober 2009.

Laporan ini telah disiapkan oleh Verena Weber, konsultan, dalam hubungannya dengan

Sekretariat OECD sebagai bagian dari pekerjaan WPIE pada TIK dan lingkungan, di bawah

arahan keseluruhan Graham Vickery, OECD Sekretariat. Ini berkontribusi pada Konferensi

OECD pada "TIK, lingkungan dan perubahan iklim", Helsingør, Denmark, 27-28 Mei 2009,

dan merupakan kontribusi bagi pekerjaan OECD on Green Growth. Untuk informasi lebih

lanjut lihat www.oecd.org / sti / ict / green-ik. Laporan ini juga dirilis di bawah OECD kode

DSTI / ICCP / IE (2009) 4/FINAL.

OECD ©

JARINGAN SENSOR SMART :

“TEKNOLOGI DAN APLIKASI UNTUK PERTUMBUHAN GREEN”

Ringkasan

Sensor dan jaringan sensor memiliki dampak penting dalam memenuhi tantangan lingkungan.

Aplikasi sensor di beberapa bidang seperti jaringan listrik pintar , bangunan cerdas dan pintar

kontrol proses industri secara signifikan berkontribusi lebih efisien penggunaan sumber daya

dan dengan demikian pengurangan emisi gas rumah kaca dan sumber polusi.

Laporan ini memberikan gambaran teknologi sensor dan bidang aplikasi sensor dan jaringan

sensor . Ini membahas secara rinci bidang yang dipilih dari aplikasi yang memiliki potensi

tinggi untuk mengurangi emisi gas rumah kaca dan ulasan penelitian mengukur dampak

lingkungan. Tinjauan studi menilai dampak teknologi sensor dalam mengurangi emisi gas

rumah kaca menunjukkan bahwa teknologi memiliki potensi tinggi untuk memberikan

kontribusi pada pengurangan emisi di berbagai bidang aplikasi . Sedangkan studi jelas

memperkirakan efek positif secara keseluruhan yang kuat dalam grid cerdas, bangunan

cerdas, aplikasi industri cerdas serta pertanian presisi dan pertanian , hasil untuk bidang

transportasi cerdas dicampur karena untuk rebound efek . Secara khusus sistem transportasi

cerdas membuat transportasi yang lebih efisien , lebih cepat dan lebih murah . Akibatnya,

permintaan untuk transportasi dan dengan demikian konsumsi sumber daya baik peningkatan

yang dapat menyebabkan efek negatif secara keseluruhan .Hal ini menggambarkan peran penting pemerintah harus meningkatkan efek lingkungan yang positif .

Meningkatkan efisiensi harus disejajarkan dengan manajemen sisi permintaan untuk internalisasi

biaya lingkungan . Selanjutnya , standar minimum di bidang bangunan cerdas dan smart grid dalam

hal efisiensi energi secara signifikan dapat mengurangi konsumsi listrik dan emisi gas rumah kaca .

Akhirnya , laporan ini juga menyoroti bahwa aplikasi teknologi sensor masih pada tahap awal

pengembangan . Program-program pemerintah menunjukkan dan mempromosikan penggunaan

teknologi sensor serta pengembangan standar terbuka dapat berkontribusi untuk sepenuhnya

memanfaatkan potensi teknologi untuk mitigasi perubahan iklim .

Teknologi sensor untuk pertumbuhan hijau

Degradasi lingkungan dan pemanasan global adalah salah satu tantangan utama global yang kita

hadapi . Tantangan-tantangan ini termasuk meningkatkan efisiensi penggunaan energi serta perubahan

iklim . TIK dan internet memainkan peran penting dalam kedua , menjadi bagian dari masalah

( mereka mengkonsumsi energi dan merupakan sumber polusi ) dan memiliki potensi untuk

memberikan solusi penting untuk itu ( penerapan TIK di sektor lain memiliki potensi besar untuk

meningkatkan kinerja lingkungan ) .

Berbagai contoh menggambarkan peran TIK sebagai penyedia solusi terhadap tantangan lingkungan :

Smart grid dan sistem smart power di sektor energi dapat memiliki dampak besar pada peningkatan

distribusi energi dan mengoptimalkan penggunaan energi ( Adam dan Wintersteller , 2008) .

Perumahan pintar dapat berkontribusi untuk pengurangan besar dari penggunaan energi di ratusan juta

bangunan . Sistem transportasi cerdas adalah cara yang ampuh untuk mengatur lalu lintas lebih efisien

dan mengurangi emisi CO2 .

Semua aplikasi ini memiliki satu atribut penting kesamaan : Mereka semua bergantung pada teknologi

sensor dan sering pada jaringan sensor . Karena dampak penting dari aplikasi sensor dan jaringan

sensor dalam memenuhi tantangan lingkungan , analisis ini telah dikembangkan dalam konteks kerja

OECD pada TIK dan tantangan lingkungan [ lihat juga DSTI / ICCP / IE ( 2008) 3/FINAL dan DSTI /

ICCP / IE ( 2008) 4/FINAL , dan DSTI / ICCP / CISP (2009) 2/FINAL untuk investasi broadband di

smart grid ] dan WPIE di Program Kerja 2009-2010. Ini juga merupakan tindak lanjut langsung ke

Deklarasi Seoul untuk Masa Depan Ekonomi Internet , yang dikeluarkan pada penutupan Pertemuan

Tingkat Menteri OECD pada bulan Juni 2008 , yang mengundang OECD dan pemangku kepentingan

untuk mengeksplorasi peran teknologi informasi dan komunikasi ( TIK ) dan Internet dalam

mengatasi tantangan lingkungan .

Laporan ini dibuka dengan beberapa dasar-dasar teknologi dalam menggambarkan teknologi sensor

dan sensor jaringan . Ini diikuti dengan gambaran berbagai bidang aplikasi . Sensor dan jaringan

sensor aplikasi yang dipilih dibahas serta dampak lingkungan mereka .

Sensor , aktuator dan jaringan sensor - gambaran teknologi

Sensor mengukur beberapa sifat fisik dan termasuk sensor elektronik , biosensor , dan sensor kimia .

Tulisan ini berhubungan terutama dengan perangkat sensor yang mengkonversi sinyal terdeteksi oleh

perangkat ini menjadi sinyal listrik , meskipun jenis lain dari sensor yang ada . Sensor ini sehingga

dapat dianggap sebagai " antarmuka antara dunia fisik dan dunia perangkat listrik , seperti komputer "

( Wilson , 2008) . Counterpart ini diwakili oleh aktuator yang berfungsi sebaliknya , yaitu yang

tugasnya terdiri dalam mengkonversi sinyal listrik menjadi fenomena fisik ( misalnya menampilkan

untuk tindakan kuantitas oleh sensor ( misalnya spedometer , suhu membaca untuk termostat ) .

Tabel 1 memberikan contoh dari jenis sensor dan output utama mereka . Sensor lebih lanjut termasuk

sensor kimia dan biosensor tetapi ini tidak diatur dalam laporan ini . Output terutama tegangan ,

perubahan resistensi atau arus . Tabel 1 menunjukkan bahwa sensor yang mengukur sifat yang

berbeda dapat memiliki bentuk yang sama dari output listrik ( Wilson , 2008) .

Tabel 1 : Contoh jenis sensor dan output Sensor properti fisik output mereka

Suhu Thermocouple Voltage

Silicon Voltage / Current

Detektor suhu resistansi ( RTD ) Resistance

thermistor Resistance

Resistance Angkatan / Tekanan Strain Gauge

Tegangan piezoelectric

Percepatan Accelerometer Kapasitansi

Arus Transducer Tegangan

Tegangan Transmitter / Current

Posisi Linear Variable Differential Transformers ( LVDT ) Tegangan AC

Cahaya Intensitas Photodiode Current

Sensor nirkabel dan jaringan aktuator ( WSANs ) adalah jaringan node yang merasakan dan

berpotensi juga mengendalikan lingkungan mereka . Mereka mengkomunikasikan informasi melalui

link nirkabel " memungkinkan interaksi antara orang atau komputer dan lingkungan sekitarnya "

( Verdone et al . , 2008) . Data yang dikumpulkan oleh node yang berbeda dikirim ke wastafel yang

baik menggunakan data lokal , misalnya melalui aktuator , atau yang " terhubung ke jaringan lain

( misalnya Internet ) melalui gateway ( Verdone et al . , 2008) . Gambar 1 menggambarkan WSAN1

khas .

Node Sensor adalah perangkat yang paling sederhana dalam jaringan . Sebagai jumlah mereka

biasanya lebih besar daripada jumlah aktuator atau tenggelam , mereka harus murah. Perangkat lain

yang lebih kompleks karena fungsi mereka harus menyediakan ( Verdone et al . , 2008) .

Sebuah node sensor biasanya terdiri dari lima bagian utama : satu atau lebih sensor mengumpulkan

data dari lingkungan . Unit pusat dalam bentuk mikroprosesor mengelola tugas . Sebuah transceiver

( termasuk dalam modul komunikasi pada Gambar 2 ) berkomunikasi dengan lingkungan dan memori

yang digunakan untuk menyimpan data sementara atau data yang dihasilkan selama pemrosesan .

Baterai memasok semua bagian dengan energi ( lihat Gambar 2 ) . Untuk menjamin seumur hidup

jaringan cukup lama , efisiensi energi di semua bagian jaringan sangat penting . Karena kebutuhan

ini , tugas-tugas pengolahan data sering menyebar melalui jaringan , yaitu node bekerja sama dalam

transmisi data ke sink ( Verdone et al . , 2008) . Meskipun sebagian besar sensor memiliki baterai

tradisional ada beberapa penelitian tahap awal pada produksi sensor tanpa baterai , menggunakan

teknologi yang mirip dengan chip RFID pasif tanpa baterai .

Bidang aplikasi jaringan sensor nirkabel

Ada banyak berbagai bidang aplikasi jaringan sensor . Sebagai contoh, kebakaran hutan dapat

dideteksi oleh jaringan sensor sehingga mereka dapat diperjuangkan pada tahap awal .

Jaringan sensor dapat digunakan untuk memantau integritas struktural dari struktur sipil

dengan melokalisir kerusakan misalnya di jembatan . Selanjutnya , mereka digunakan dalam

sektor pelayanan kesehatan untuk memantau data fisiologis manusia ( Verdone et al . ,

2008) . Bagian berikut ini menguraikan aplikasi yang dipilih dari jaringan sensor nirkabel .

Gambar 3 menunjukkan bidang yang paling penting dari aplikasi . Bagian atas dari Gambar 3

menunjukkan bidang aplikasi dibahas secara lebih rinci dalam penelitian ini karena mereka

memiliki potensi tinggi untuk mengatasi tantangan lingkungan dan mengurangi emisi CO2 .

Bidang aplikasi di bagian bawah gambar secara singkat dibahas dalam Lampiran A1 untuk

memberikan gambaran tentang bidang yang menarik lebih lanjut dari aplikasi .

Aplikasi yang dipilih dan dampak lingkungan mereka, Pintar grid dan sistem kontrol energi.

Pendahuluan , definisi dan komponen utama pembangkit listrik batubara bertanggung jawab

untuk hampir “40 % dari produksi listrik di seluruh dunia”, dan pembangkit listrik dengan

demikian bertanggungjawab untuk porsi yang signifikan dari emisi CO2 ( Atkinson , Castro ,

2008). Untuk mengurangi emisi dari sisi pasokan energi , teknologi bersih alternatif dapat

digunakan untuk menghasilkan listrik atau energi dapat didistribusikan dengan cara yang

lebih efisien . Dalam kedua kasus , jaringan sensor berkontribusi terhadap proses yang lebih

baik dan lebih efisien .Di sisi pembangkitan, jaringan sensor memungkinkan energi matahari

yang akan dihasilkan lebih efisien . Standalone panel " tidak selalu menangkap kekuatan

matahari dengan cara yang paling efisien " ( Atkinson , Castro , 2008) . Panel otomatis yang

dikelola oleh sensor melacak sinar matahari untuk memastikan bahwa kekuasaan matahari

dikumpulkan dengan cara yang lebih efisien . Sistem tersebut juga dapat menghidupkan dan

mematikan secara otomatis ( Atkinson , Castro , 2008). Di sisi distribusi, energi

didistribusikan dengan cara yang sering tidak efisien dalam grid tradisional . Pada saat girds

hadir direncanakan dan diperpanjang , mereka punya satu misi tunggal , yaitu " untuk

menjaga lampu menyala " ( DOE , 2008) . Akibatnya , jaringan ini memiliki beberapa

kekurangan : banyak sistem yang terpusat dan bergantung pada pusat pembangkit listrik yang

penting sehingga sulit untuk mengintegrasikan sumber daya didistribusikan energi dan

microgrids (EU , 2006) . Mereka paling sering hanya mendukung aliran listrik satu arah dan

komunikasi dari utilitas untuk konsumen . Selanjutnya, utilitas hampir tidak dapat melacak

bagaimana energi yang dikonsumsi di seluruh grid ( Atkinson dan Castro , 2008) dan ,

sebagai akibatnya, tidak memiliki kemungkinan untuk memberikan insentif harga untuk

menyeimbangkan konsumsi daya dari waktu ke waktu . Sebagai utilitas hanya dapat

mengakomodasi peningkatan permintaan hingga tingkat tertentu , mereka dipaksa untuk

mengandalkan pembangkit listrik tambahan beban puncak untuk mengatasi permintaan

meningkat tak terduga ( Climate Group, 2008) . Ini sangat mahal dan berpotensi polusi ,

terutama jika tanaman menggunakan bahan bakar fosil ( Atkinson dan Castro , 2008) .

Sebagai permintaan meningkat dan daya tambahan dari sumber daya didistribusikan

dimasukkan ke dalam grid , perubahan penting harus dibuat . Grid cerdas adalah sebuah

inovasi yang memiliki potensi untuk merevolusi transmisi , distribusi dan konservasi energi .

Ini menggunakan teknologi digital untuk meningkatkan transparansi dan meningkatkan

keandalan serta efisiensi . TIK dan terutama sensor dan jaringan sensor memainkan peran

utama dalam mengubah grid tradisional menjadi smart grid . Namun, mereka hanya satu

kelompok komponen kunci dari smart grid . Bagian berikut ini memberi gambaran luas

tentang konsep smart grid dan komponen kunci di luar diskusi murni sensor dan jaringan

sensor sebagai manfaat besar hanya muncul dari interaksi antara komponen-komponen ini .

Mendefinisikan smart grid dengan cara yang singkat bukanlah tugas yang mudah karena

konsep ini relatif baru dan berbagai komponen sebagai alternatif membangun smart grid .

Beberapa penulis bahkan berpendapat bahwa itu adalah " terlalu keras " untuk

mendefinisikan konsep ( Miller , 2008) . Melihat definisi yang berbeda mengungkapkan

bahwa smart grid telah didefinisikan dengan cara yang berbeda oleh organisasi yang berbeda

dan penulis . Tabel 2 memberikan gambaran definisi yang dipilih . Ini menunjukkan dua

pendekatan yang berbeda untuk menentukan grid cerdas : itu baik didefinisikan dari

perspektif solusi ( " Apa keuntungan utama dari grid ? " ) Atau dari perspektif komponen ' ( "

Yang komponen merupakan grid ? " ). Dari perspektif solusi , grid cerdas ditandai dengan :

• Routing energi yang lebih efisien dan dengan demikian penggunaan energi dioptimalkan ,

pengurangan kebutuhan akan kelebihan kapasitas dan peningkatan kualitas daya dan

keamanan

• pemantauan yang lebih baik dan kontrol energi dan komponen jaringan

• Peningkatan data capture dan dengan demikian manajemen outage ditingkatkan

• aliran dua-arah listrik dan real-time informasi yang memungkinkan untuk menggabungkan

sumber energi hijau , manajemen sisi permintaan dan transaksi pasar real-time

• Sangat otomatis , responsif dan jaringan energi penyembuhan diri dengan antarmuka mulus

antara semua bagian dari grid .

Dari sudut pandang komponen teknis ' , grid cerdas adalah kombinasi yang sangat kompleks

dan integrasi beberapa teknologi digital dan non - digital dan sistem . Gambar 4 memberikan

gambaran tentang komponen utama dari smart grid : i ) komponen jaringan baru dan

canggih , ii ) perangkat pintar dan metering cerdas, iii ) teknologi komunikasi terpadu , iv )

program untuk mendukung keputusan dan antarmuka manusia , v ) Kontrol maju sistem .

Kisi-kisi individu tidak perlu terpusat , tetapi dapat memiliki stasiun kontrol lebih banyak dan

akan lebih sangat terintegrasi . Integrasi berbagai grid termasuk yang mencakup negara-

memberikan keuntungan ekonomi , tetapi ada tantangan mengenai keamanan jika mereka

menjadi terlalu terpusat dan saling berhubungan. Baru dan canggih komponen jaringan

Baru dan canggih komponen jaringan memungkinkan untuk pasokan energi yang lebih

efisien , keandalan yang lebih baik dan ketersediaan tenaga . Komponen meliputi, misalnya ,

konduktor maju dan superkonduktor , komponen peningkatan penyimpanan listrik , bahan-

bahan baru, elektronika daya canggih serta pembangkit energi didistribusikan.

Superkonduktor digunakan dalam beberapa perangkat di sepanjang grid seperti kabel,

perangkat penyimpanan , motor dan transformer ( DOE , 2003). Munculnya superkonduktor

suhu tinggi baru memungkinkan transmisi sejumlah besar kekuasaan jarak jauh pada tingkat

kehilangan daya yang rendah . Jenis baru dari baterai memiliki kapasitas penyimpanan yang

lebih besar dan dapat digunakan untuk mendukung tegangan dan stabilitas transient ( SAIC ,

2006) . Terdistribusi energi sering dihasilkan dekat dengan pelanggan untuk dilayani yang

meningkatkan kehandalan , dapat mengurangi emisi gas rumah kaca dan pada saat yang sama

memperluas pengiriman hemat energi ( DOE , 2008) . Selain itu, sebagian dari alternatif

teknologi pembangkit energi ini dekat dengan pelanggan seperti panel surya dan pembangkit

listrik angin merupakan sumber energi terbarukan . Teknologi ini , misalnya panel surya ,

listrik tenaga air kecil dan kecil hidro - termal dapat dioperasikan oleh konsumen ,atau

penyedia keci. Perangkat pintar dan smart metering

Perangkat pintar dan smart metering termasuk sensor dan jaringan sensor . Sensor yang

digunakan di beberapa tempat di sepanjang grid , misalnya di transformer dan gardu atau di

rumah pelanggan ( Shargal dan Houseman , 2009b ) . Mereka memainkan peran yang luar

biasa di bidang pemantauan dan mereka memungkinkan manajemen sisi permintaan dan

dengan demikian proses bisnis baru seperti harga aktual .Tersebar di grid , sensor dan

jaringan sensor memonitor fungsi dan kesehatan perangkat grid, suhu memantau ,

menyediakan deteksi outage dan mendeteksi gangguan kualitas daya . Pusat kontrol sehingga

dapat langsung menerima informasi yang akurat tentang kondisi sebenarnya dari grid .

Akibatnya, staf pemeliharaan dapat mempertahankan grid just-in -time dalam kasus

gangguan daripada bergantung pada inspeksi berbasis interval .

Pintar meter di rumah pelanggan memainkan peran penting . Mereka memungkinkan untuk

real-time tekad dan informasi penyimpanan konsumsi energi dan memberikan " kemungkinan

untuk membaca konsumsi baik lokal dan jarak jauh " ( Siderius dan Dijkstra , 2005).

Selanjutnya , mereka juga menyediakan sarana untuk mendeteksi fluktuasi dan pemadaman

listrik , mengizinkan keterbatasan jarak jauh pada konsumsi oleh pelanggan dan

memungkinkan meter harus dimatikan . Hal ini menghasilkan penghematan biaya yang

penting dan memungkinkan utilitas untuk mencegah theft.2 listrik

Penyedia listrik mendapatkan gambaran yang lebih baik dari konsumsi energi pelanggan dan

memperoleh pemahaman yang tepat dari konsumsi energi di berbagai titik dalam waktu .

Akibatnya, utilitas yang mampu membangun manajemen sisi permintaan ( DSM ) dan untuk

mengembangkan mekanisme penetapan harga baru . Energi dapat harga sesuai dengan biaya

real-time mengambil beban daya puncak ke account dan sinyal harga dapat dikirimkan ke

pengendali rumah atau perangkat pelanggan yang kemudian dapat mengevaluasi informasi

dan kekuatan yang sesuai ( DOE , 2003). Pelanggan demikian menjadi lebih interaktif dengan

pemasok dan " keuntungan dari visibilitas meningkat menjadi kebiasaan konsumsi energi

mereka " ( IBM , 2007) . Mereka sadar biaya listrik sebenarnya bukan hanya mendapatkan

tagihan listrik bulanan atau bahkan tahunan . Sampai saat ini , sejumlah negara OECD (Italia

Norwegia , Spanyol , Swedia dan Belanda ) telah mengamanatkan penggunaan smart meter.

Teknologi komunikasi terpadu

Informasi yang disediakan oleh sensor cerdas dan smart meter perlu ditransmisikan melalui

tulang punggung komunikasi . Backbone ini ditandai dengan kecepatan tinggi dan dua arah

aliran informasi . Aplikasi komunikasi yang berbeda dan teknologi membentuk tulang

punggung komunikasi . Ini dapat diklasifikasikan ke dalam komunikasi kelompok jasa

( EPRI , 2006) . . Utilitas memiliki pilihan antara beberapa dan beragam teknologi di bidang

teknologi jaringan komunikasi . Biasanya , beberapa teknologi jaringan yang digunakan

dalam grid cerdas . Paragraf berikut memberikan gambaran jaringan yang berbeda wide-area

( WAN ) dan jaringan area lokal ( LAN ) . Perbedaan antara WAN dan LAN teknologi dibuat

dalam konteks ini untuk membedakan antara jaringan yang digunakan untuk mencapai

pelanggan dan orang-orang di lokasi pelanggan ( EPRI , 2006) .

Teknologi wide-area network menyediakan sarana untuk aliran informasi dua arah dalam grid

cerdas . Beberapa teknologi yang tersedia yang menyediakan baik broadband dan narrowband

solusi untuk grid cerdas , sehingga pasar yang sangat terfragmentasi . Pilihan teknologi WAN

akan tergantung pada faktor-faktor seperti keandalan , murah , keamanan dan infrastruktur

jaringan yang sudah tersedia . Sangat mungkin bahwa utilitas akan bergantung pada beberapa

teknologi jaringan ketika mereka membangun smart grid karena mereka harus mengatasi

perbedaan dalam geografi , kepadatan penduduk serta ketersediaan dan persaingan teknologi

jaringan yang berbeda di daerah layanan mereka . Beberapa di antaranya akan membutuhkan

broadband , sebagian lagi tidak .

Ethernet kabel adalah teknologi LAN umum hari ini . Situs pelanggan dapat terhubung

melalui Ethernet dengan WAN atau jaringan lain . Karena penggunaan yang luas , memiliki

dukungan pasar yang penting , beberapa produk yang berbeda tersedia dan biaya yang relatif

rendah ( EPRI , 2006) . Namun, itu adalah teknologi jaringan area lokal saja .

Dalam membangun komunikasi - saluran listrik : Dua teknologi yang paling umum di daerah

ini adalah Home Plug and X10 ( EPRI , 2006) . Home Plug adalah broadband melalui saluran

listrik ( BPL ) sistem yang menyediakan bit rate sekitar 14 Mbps ( The Power Alliance ,

2009b ) . Hal ini cocok untuk aplikasi yang memerlukan Quality of Service ( QoS ) dengan

empat tingkat prioritas yang berbeda . Selanjutnya , mekanisme enkripsi yang tersedia. Hal

ini dapat digunakan untuk menghubungkan peralatan di situs pelanggan . Versi yang lebih

baru juga mendukung aplikasi portal maju seperti pengiriman hiburan ( EPRI , 2006) .

Kekuatan jaringan Home Plug termasuk konektivitas untuk kabel rumah dan fitur QoS

( EPRI , 2006) . Kelemahan utama adalah kurangnya standar baik di tingkat nasional dan

internasional . Saat ini, Rumah Plug Alliance yang mempromosikan Depan Plug bekerja

sama dengan ZigBee Alliance dan EPRI menentukan Energy Smart Standar untuk aplikasi

konsumen ( The Home Plug Alliance , 2009a ) .

X10 " adalah awal , dan mungkin yang paling populer , kekuasaan -line sistem carrier untuk

otomatisasi rumah " dan " mekanisme nyaman untuk portal untuk mengontrol peralatan

beban ( misalnya termostat , pompa kolam renang ) " ( EPRI , 2006) . Kekuatan meliputi

penggunaan umum menyiratkan bahwa beberapa peralatan yang kompatibel dengan X10 dan

biaya implementasi rendah jika perangkat yang sudah menggunakan saluran listrik ( EPRI ,

2006) . Namun, tidak dapat digunakan sebagai tujuan umum LAN . Selanjutnya , itu adalah

standar de facto saja dan tidak ada akses terbuka untuk protokol ( EPRI , 2006) .

Secara keseluruhan , mendefinisikan grid cerdas itu tulang punggung komunikasi pada tahap

awal termasuk teknologi jaringan yang berbeda sangat penting untuk interoperabilitas

perangkat yang berbeda . Jika tidak dilakukan dengan benar pada tahap awal , sub - proyek "

mungkin harus dipasang kemudian untuk mengakomodasi komunikasi akhirnya 18 -

JARINGAN SENSOR SMART : TEKNOLOGI DAN APLIKASI UNTUK

PERTUMBUHAN GREEN

Standar , menambah besar terhadap waktu dan biaya " ( Shargal dan Houseman , 2009a ) .

Pada tahap perkembangan ini , kompilasi informasi mengenai keberhasilan atau kegagalan

penyedia layanan listrik dalam pilihan mereka untuk tulang punggung komunikasi untuk grid

pintar mereka akan sangat berharga . Ini akan, misalnya , membantu regulator telekomunikasi

untuk bekerja apa jenis investasi dalam infrastruktur broadband nasional akan membantu

untuk mencapai tujuan membangun infrastructures.c

program untuk mendukung keputusan dan antarmuka manusia. Daerah Lain komponen kunci dari

smart grid terdiri program untuk mendukung keputusan dan antarmuka manusia . Volume data dalam

smart grid akan meningkat pesat dibandingkan dengan grid tradisional . Sebagai Houseman dan

Shargal (2009) menyarankan, " utilitas dengan lima juta pelanggan akan memiliki lebih banyak data

dari grid distribusi mereka dari Wal - Mart mendapat dari semua toko-tokonya , dan Wal - Mart

mengelola data di dunia gudang terbesar " . Salah satu tantangan utama utilitas dengan demikian di

satu sisi integrasi dan pengelolaan data yang dihasilkan dan di sisi lain membuat data yang tersedia

untuk operator jaringan dan manajer dengan cara yang user-friendly untuk mendukung keputusan

mereka .

Alat dan aplikasi termasuk sistem berbasis kecerdasan buatan dan perangkat lunak agen semi- otonom

, teknologi visualisasi , alat peringatan , kontrol maju dan review kinerja aplikasi ( SAIC , 2006) serta

data dan aplikasi simulasi dan sistem informasi geospasial ( GIS ) . Metode kecerdasan buatan serta

perangkat lunak agen semi- otonom , misalnya , memberikan kontribusi untuk meminimalkan volume

data yang " dan untuk membuat format yang paling efektif untuk pengguna pemahaman " dimana

software ini memiliki fitur yang belajar dari input dan beradaptasi ( SAIC , 2006) . Metode baru

visualisasi memungkinkan integrasi data dari sumber yang berbeda , memberikan informasi mengenai

status dari grid dan kualitas daya dan informasi yang cepat tentang ketidakstabilan dan padam .

Akhirnya , sistem informasi geografis memberikan informasi geografis , spasial dan lokasi dan

menyesuaikan informasi ini dengan persyaratan tertentu untuk sistem pendukung keputusan di

sepanjang grid cerdas . Sistem kontrol canggih, Sistem kontrol maju merupakan kelompok terakhir

dari komponen kunci grid pintar ' . Mereka memantau dan mengendalikan elemen-elemen penting

dari grid cerdas . Algoritma berbasis komputer memungkinkan pengumpulan data yang efisien dan

analisis , memberikan solusi untuk operator manusia dan juga mampu bertindak secara otonom

( SAIC , 2006) . Sebagai contoh, sistem otomasi gardu baru telah dikembangkan yang memberikan

informasi lokal dan yang juga dapat dimonitor dari jarak jauh . Sedangkan informasi gardu hanya

tersedia secara lokal di smart grid tradisional , subsistem baru yang dikembangkan mampu membuat

informasi ini tersedia di seluruh grid dan dengan demikian memberikan manajemen daya yang lebih

baik . Kesalahan dapat dideteksi jauh lebih cepat daripada di grid tradisional dan waktu pemadaman

dapat dikurangi . Dampak lingkungan dari smart grid, Studi yang bertujuan untuk mengukur dampak

lingkungan dari smart grid biasanya hanya mengukur dampak positif . Saat ini ada kurangnya data

yang mengkuantifikasi jejak negatif infrastruktur ICT yang terlibat dalam smart grid . Dalam bagian

berikut tiga studi yang meneliti CO2e ( setara CO2 ) 7 potensi pengurangan dari smart grid dibahas

The GeSI studi ( 2008) mengevaluasi kesempatan smart grid oleh kedua menyajikan studi kasus untuk

India dan dengan mengukur dampak positif global. Menurut penelitian , rugi daya di India

menyumbang 32 % dari total produksi listrik pada tahun 2007 . Saat ini , utilitas tidak dapat

mendeteksi di mana kerugian terjadi pada grid tradisional . Platform ICT dengan sistem remote

control , akuntansi energi dan smart meter dapat memiliki efek yang luar biasa karena mereka akan

memungkinkan utilitas untuk melacak sumber-sumber kerugian . Selanjutnya , India terutama

bergantung pada pasokan energi berbasis batubara untuk memenuhi meningkatnya permintaan .

Desentralisasi energi yang dihasilkan oleh sumber energi terbarukan dapat diintegrasikan dalam grid

cerdas . Pintar grid sehingga akan membantu untuk mengatasi dua kebutuhan utama penyedia energi

India : berasal kerugian dan mengurangi intensitas karbon . Untuk kuantifikasi dampak positif , studi

ini menilai empat tuas yang memiliki potensi untuk mengurangi emisi CO2e : i ) mengurangi

transmisi dan distribusi ( T & D ) kerugian , ii ) integrasi sumber energi terbarukan , iii ) mengurangi

konsumsi melalui informasi pengguna , dan iv ) manajemen sisi permintaan ( DSM ) . Studi ini

mengidentifikasi penghematan emisi total 2,03 GtCO2e pada tahun 2020 dalam " Business as Usual "

( BAU ) 8 skenario . Gambar 7 menunjukkan kontribusi masing-masing tuas serta asumsi di balik

perhitungan . Asumsi ini didasarkan pada wawancara pakar . Perlu dicatat bahwa perkiraan GeSI dari

emisi CO2e keseluruhan untuk tahun 2020 didasarkan pada data emisi CO2e global yang diterbitkan

oleh IPCC ( Intergovernmental Panel on Climate Change ) yang lebih tinggi dari perkiraan IEA ,

misalnya.

Sedangkan studi GeSI Smart Grid menilai dampak lingkungan yang positif pada tingkat global pada

tahun 2020 , EPRI ( 2008) berfokus pada dampak lingkungan positif pada tingkat nasional di Amerika

Serikat untuk tahun 2030. Perbedaan lainnya adalah diperpanjang view pada tuas mengarah ke

dampak positif : keseluruhan , studi ini mengevaluasi tujuh tuas : i ) commissioning terus menerus

untuk bangunan komersial , ii ) mengurangi kerugian line, iii ) meningkatkan respons permintaan dan

(puncak ) kontrol beban , iv ) umpan balik langsung pada penggunaan energi , v ) meningkatkan

pengukuran dan verifikasi kemampuan , vi ) fasilitasi integrasi sumber daya terbarukan , dan vii )

fasilitasi plug-in kendaraan listrik hybrid ( PHEV ) penetrasi pasar . PHEV adalah " kendaraan listrik

hibrida yang dapat dipasang ke outlet listrik untuk mengisi ulang " ( EPRI , 2008) . Sebagai PHEV

memungkinkan untuk penghematan emisi CO2 , 10 studi atribut 10-20 % dari tabungan ini untuk grid

pintar sebagai smart grid memungkinkan pengisian kendaraan selama malam . Namun, R & D pada

PHEV masih pada tahap awal . Sebagai studi mengevaluasi penghematan emisi CO2e dalam horison

waktu lebih lama dari studi GeSI , masuknya PHEV dapat dianggap sebagai berguna. Namun,

persentase penghematan emisi dari PHEV dikaitkan dengan smart grid tampaknya berpotensi dibesar-

besarkan .

Bangunan pintar

Pendahuluan , definisi dan komponen utama. Bangunan pintar adalah bidang terkait erat dengan smart

grid . Bangunan pintar bergantung pada seperangkat teknologi yang meningkatkan efisiensi energi

dan kenyamanan pengguna serta pemantauan dan keamanan bangunan . Teknologi ini termasuk baru ,

bahan bangunan yang efisien serta teknologi informasi dan komunikasi ( TIK ) . Contoh bahan baru

terintegrasi adalah façade kedua untuk pencakar langit kaca . Markas besar New York Times

Company telah maju aplikasi ICT serta tabir surya keramik yang terdiri dari tabung keramik yang

mencerminkan siang hari dan dengan demikian mencegah pencakar langit dari mengumpulkan panas

TIK yang digunakan dalam :

i ) membangun sistem manajemen yang memonitor pemanasan , pencahayaan dan ventilasi ,

ii ) paket perangkat lunak yang secara otomatis menonaktifkan perangkat seperti komputer dan

monitor ketika kantor masih kosong ( SMART , 2020) dan

iii ) keamanan dan akses sistem . Sistem ICT ini dapat ditemukan baik di tingkat rumah tangga dan

kantor . Selanjutnya, menurut Sharpels et al . , ( 1999) , pertama - , generasi kedua dan ketiga sistem

bangunan cerdas dapat bangunan pintar generasi pertama distinguished.11 terdiri dari banyak

perangkat mengatur diri sendiri berdiri sendiri yang beroperasi secara independen dari satu sama lain .

Contohnya termasuk keamanan dan sistem HVAC . Dalam bangunan pintar generasi kedua , sistem

yang terhubung melalui jaringan khusus yang memungkinkan mereka untuk dikendalikan dari jarak

jauh dan " untuk memfasilitasi beberapa penjadwalan pusat atau sequencing " ( Sharpels et al . , 1999)

, misalnya mematikan sistem ketika kamar dan kantor yang tidak ditempati . Generasi ketiga sistem

bangunan pintar mampu belajar dari bangunan dan menyesuaikan pemantauan dan pengendalian

fungsi . Generasi terakhir ini pada tahap awal . Sensor dan jaringan sensor yang digunakan dalam

beberapa aplikasi smart building. Ini termasuk :

• Pemanasan , ventilasi , dan sistem pendingin udara ( HVAC )

• Petir

• Shading

• Kualitas udara dan jendela control

• Sistem mematikan perangkat

• Metering (dibahas pada bagian smart grid )

• aplikasi rumah tangga Standard ( misalnya televisi , mesin cuci )

Keamanan dan keselamatan ( acces control)

Transportasi dan logistic. Pendahuluan dan gambaran aplikasi Informasi dan teknologi komunikasi

( TIK ) dan jaringan sensor pada khususnya memiliki potensi untuk berkontribusi terhadap

peningkatan efisiensi di kedua barang dan angkutan penumpang serta pengurangan potensi

transportasi secara keseluruhan. Di satu sisi , peningkatan penggunaan TIK dapat menghindari barang

dan angkutan penumpang melalui tingkat yang lebih tinggi virtualisasi , digitalisasi dan teleworking .

Konten digital disampaikan secara elektronik dan konferensi virtual dan teleworking mengurangi

angkutan penumpang . Di sisi lain , peningkatan penggunaan TIK dapat berkontribusi untuk

manajemen yang lebih baik dari rute transportasi dan lalu lintas , keamanan yang lebih tinggi , waktu

dan penghematan biaya serta pengurangan emisi CO2 . Sensor dan jaringan sensor memainkan peran

penting dalam peningkatan efisiensi transportasi . Sebagai contoh, teknologi sensor kontribusi untuk

pelacakan yang lebih baik barang dan kendaraan yang mungkin mengakibatkan tingkat yang lebih

rendah dari persediaan dan dengan demikian penghematan energi dari infrastruktur persediaan kurang

serta mengurangi kebutuhan untuk transportasi ( Atkinson , Castro , 2008) . Selain itu , sensor dan

jaringan sensor adalah bagian penting dari banyak sistem transportasi cerdas ( ITS ) .

Sebuah sistem transportasi cerdas ( ITS ) dapat didefinisikan sebagai " penerapan teknologi maju dan

berkembang ( komputer , sensor , kontrol, komunikasi , dan perangkat elektronik ) dalam transportasi

untuk menyelamatkan nyawa , waktu , uang , energi dan lingkungan " ( ITS Kanada , 2009). ITS

dapat dikategorikan ke dalam infrastruktur cerdas dan kendaraan cerdas ( RITA , 2009). Gambar 10

memberikan gambaran yang berbeda aplikasi ITS untuk kedua infrastruktur cerdas dan kendaraan

yang cerdas serta beberapa contoh untuk setiap aplikasi .. Banyak dari aplikasi ini didasarkan pada

sensor dan jaringan sensor . Dalam bidang infrastruktur sensor cerdas dalam trotoar yang digunakan

untuk sistem pemantauan lalu lintas jalan untuk mengukur intensitas dan fluiditas lalu lintas ( jumlah

kendaraan sensor ) dan untuk menyediakan informasi untuk lampu lalu lintas yang kemudian

dikendalikan . Sensor ini lebih mampu mendeteksi apakah , misalnya , bus umum mendekati sehingga

fase hijau lampu lalu lintas dapat diperpanjang , memungkinkan bus untuk menjaga jadwal mereka

( Veloso , Bento , Camara Pereira , 2009). Mereka juga mengirimkan informasi untuk memperbarui

panel angkutan umum . Aplikasi sensor baru termasuk jalur bus intermiten ( lihat Kotak 3 ) . Selain

itu, sensor yang digunakan untuk tujuan motorway berdentang di mana mereka mendeteksi kendaraan

tag RFID dan mengambil informasi yang diperlukan ( Veloso , Bento , Camara Pereira , 2009).

Sensor juga memantau keadaan infrastruktur fisik seperti jembatan dengan mendeteksi " getaran dan

pemindahan " ( Veloso , Bento , Camara Pereira , 2009).

Untuk memungkinkan aliran yang lebih baik dan kecepatan transportasi umum , banyak kota

mengandalkan jalur khusus untuk bus, taksi dan kendaraan darurat . Namun, sistem ini dapat lebih

dioptimalkan sebagai , di kali, jalur kosong dan malah bisa digunakan untuk lalu lintas umum ,

terutama dalam situasi lalu lintas yang padat . Ide solusi dioptimalkan adalah biasanya membuka jalur

bus untuk lalu lintas umum dan untuk cadangan hanya ketika angkutan umum mendekati dan ketika

lalu lintas umum lebih lambat dari kecepatan normal angkutan umum .

Para peneliti di Portugal telah mengembangkan sebuah sensor sistem jaringan wireless yang telah

diuji di Lisbon . Lampu Dipasang di aspal memisahkan jalur bus dari jalur lain dan hanya diaktifkan

ketika sebuah bus mendekat . Kehadiran angkutan umum di jalur bus terdeteksi oleh sensor di dalam

tanah dan dapat didukung oleh informasi tambahan seperti data dari sistem manajemen armada

angkutan umum . Informasi ini diproses oleh stasiun kontrol dipasang di dekat lampu lalu lintas .

Dalam sistem baru-baru ini , komponen di - trotoar yang secara nirkabel terhubung satu sama lain dan

stasiun kontrol untuk mengurangi biaya instalasi . Setiap modul baterai bertenaga dan baterai diisi

oleh panel surya - trotoar tertanam (lihat Silva Girao et al. (2006 ) ) . Komunikasi terjamin melalui

pemancar RF dan penerima . Secara keseluruhan , hasil uji coba di Lisbon yang menggembirakan

karena kecepatan bus dapat ditingkatkan dan dampak negatif pada arus lalu lintas umum rendah . Para

peneliti baru-baru ini juga bekerja pada upgrade sistem seperti deteksi intrusi transportasi pribadi di

jalur bus ketika jalur disediakan untuk angkutan umum , dan penggabungan kamera untuk penegakan

hukum .

Secara keseluruhan , sistem ITS membuat publik dan transportasi pribadi yang lebih efisien , dan

berpotensi lebih murah yang dapat meningkatkan volume transportasi ( efek rebound ) dan dengan

demikian dampak lingkungan mungkin negatif . Hasil studi menganalisis dampak lingkungan dari

transportasi cerdas dicampur karena efek ini , berbeda dengan bidang lain dari aplikasi . Paragraf

berikut membahas hasil yang berbeda dari GeSI ( 2008) dan studi IPTS ( 2004) serta asumsi yang

mendasarinya . Adapun bangunan pintar , studi GeSI ( 2008) berkonsentrasi pada dampak positif

sedangkan studi IPTS ( 2004) meliputi dampak positif dan negatif , termasuk efek Rebound ( lihat

Dampak lingkungan dari transportasi cerdas. The GeSI studi ( 2008) memperkirakan potensi

pengurangan sebesar 1,52 GtCO2e di seluruh dunia dalam bidang transportasi cerdas. Adapun bidang

bangunan cerdas , tuas yang dapat dikaitkan dengan sensor dan jaringan sensor dan tuas lanjut

merupakan potensi pengurangan keseluruhan . Pengungkit yang dapat mencakup dampak positif

sensor dan jaringan sensor ditandai dengan shading menyala biru pada, tuas lain memiliki garis

diagonal . Menurut GeSI ( 2008) , tuas yang paling penting meliputi optimalisasi jaringan logistik dan

pengumpulan dioptimalkan dan perencanaan pengiriman. aplikasi Industri. Pengenalan dan

penerapan contoh. Sektor industri merupakan emitor penting dari emisi gas rumah kaca . Menurut

GeSI ( 2008) , mereka bertanggung jawab atas 23 % dari total emisi pada tahun 2002 dan digunakan

hampir setengah dari semua listrik global . Sensor dan jaringan sensor terutama digunakan dalam

berbagai cara dalam aplikasi industri . Mereka memungkinkan real-time berbagi data pada proses

industri , pada "negara kesehatan " peralatan dan kontrol sumber daya operasi untuk meningkatkan

efisiensi industri , produktivitas dan mengurangi penggunaan energi dan emisi .

Sebagai berbagai aplikasi sensor yang berbeda sangat besar di sektor industri , 16 bagian ini

menjelaskan tiga contoh bidang industri aplikasi sensor untuk :

i) proses kontrol ,

ii) ii kontrol ( fisik) sifat selama proses produksi , dan

iii) iii (peralatan manajemen dan control) .

Dalam bidang kontrol proses , sensor dan sensor jaringan memberikan data real-time pada proses

produksi dan mampu mendeteksi variasi situ di proses. Pengendalian dengan demikian dapat

dipindahkan dari produk jadi setelah selesai menjalankan produksi dengan proses produksi itu sendiri

( DOE , 2007) . Kesalahan dapat diminimalkan mengurangi persentase barang kekurangan dan diolah

kembali . Selain itu , pemantauan terus menerus dari proses memungkinkan untuk efisiensi

penggunaan energi selama proses produksi . Contoh aplikasi dalam bidang pengendalian proses

adalah on line ketebalan alat ukur laser ultrasonik yang mengukur ketebalan dinding tabung baja

dalam kondisi yang keras di pabrik . Selama produksi , memastikan bahwa " dinding tabung yang

seragam dan mengurangi kebutuhan untuk menghapus sisa material dari dinding tabung " . Akibatnya

, konsistensi produk dapat ditingkatkan dan material disimpan sementara " mengurangi waktu dan

energi yang digunakan selama produksi " ( DOE , 2004) . Dalam bidang pengendalian sifat fisik

selama proses produksi , sensor dan sensor jaringan mengukur sifat yang berbeda serta jumlah

sumber daya yang tersedia selama produksi . Hal ini memungkinkan mereka untuk dipekerjakan

secara efisien dan dengan demikian tepat menghasilkan penghematan energi dan pengurangan

polutan . Contohnya adalah sensor mengukur suhu dan komposisi gas pembakaran dan sensor

mengukur konsentrasi gas hidrogen ( DOE , 2007) . Di bidang ketiga , manajemen peralatan dan

kontrol , sensor memantau " kesehatan mesin " serta penggunaannya . Sensor dipasang pada mesin

yang berbeda mengukur sifat fisik seperti suhu , tekanan , kelembaban atau getaran ( Verdone , 2008)

. Node sensor dapat berkomunikasi antara satu sama lain dan mengirim data ke jaringan di mana data

diproses . Ketika nilai-nilai penting yang dicapai , sistem segera mengirimkan sinyal sehingga

pemeliharaan prediktif mungkin. Pemeliharaan cerdas ini memonitor fungsi bagian dan memastikan

bahwa mereka diganti berdasarkan penilaian degradasi bukan pada aturan pengganti . Selain

pemantauan kesehatan , sensor juga mengontrol motor selama pemakaian . Motor berjalan pada

kapasitas penuh tanpa beban dapat menjadi tidak efisien dan pemborosan energi ( Gesi , 2008) .

Sensor memungkinkan motor untuk menyesuaikan penggunaan daya sesuai dengan output yang

diperlukan . Jaringan nirkabel yang menghubungkan sensor yang berbeda membuat komunikasi

mesin - ke-mesin mungkin dan memiliki potensi untuk meningkatkan efisiensi energi di seluruh

pabrik ( Gesi , 2008) . Sebagai contoh telah menunjukkan , banyak aplikasi sensor spesifik dan niche

yang digunakan di pabrik-pabrik . Akibatnya , interoperabilitas sistem yang berbeda menjadi isu

penting untuk menghubungkan sensor yang berbeda. Presisi pertanian dan hewan pelacakan

Sensor dan jaringan sensor merupakan komponen penting dari pertanian presisi yang bertujuan untuk

" efisiensi produksi maksimum dengan dampak lingkungan minimum " ( Taylor dan Whelan , 2005).

Land over- eksploitasi , salah satu perhatian utama dari pertanian intensif , menyebabkan masalah

seperti pemadatan tanah , erosi , salinitas dan menurunnya kualitas air ( Wark et al . , 2007) . Sensor

dan jaringan sensor memainkan peran penting dalam mengukur dan memantau kesehatan tanah dan

kualitas air pada berbagai tahap , dari pra - pasca- produksi . Dalam bidang pelacakan binatang ,

pergerakan ternak , kesehatan hewan dan keadaan padang rumput dapat dikontrol melalui jaringan

sensor . Sejauh ini sejumlah sistem jaringan sensor telah dikembangkan dan cobaan dan percobaan

lapangan sedang berlangsung . Namun, aplikasi beton pada tahap awal . Bagian ini secara ringkas

menjelaskan aplikasi jaringan sensor di bidang pertanian presisi dan produksi ternak . Selanjutnya ,

dampak lingkungan disajikan secara kualitatif daripada kuantitatif karena tahap awal aplikasi .

Di bidang pertanian presisi , jaringan sensor dapat digunakan untuk :

i ) monitoring plant / tanaman ,

ii ) monitoring tanah ,

iii ) pemantauan iklim dan

iv) Dalam bidang pemantauan tanaman / tanaman ,

Sensor nirkabel telah dikembangkan untuk mengumpulkan , misalnya , data temperatur daun ,

kandungan klorofil dan status air tanaman. Berdasarkan data tersebut , petani mampu mendeteksi

masalah pada tahap awal dan menerapkan solusi real-time . Kesehatan dan kelembaban tanah adalah

prasyarat dasar untuk pabrik yang efisien dan budidaya tanaman . Sensor berkontribusi terhadap

pemantauan real-time dari variabel seperti kesuburan tanah , ketersediaan air tanah dan pemadatan

tanah . Selanjutnya , sensor node yang berkomunikasi dengan stasiun cuaca radio atau jaringan selular

menyediakan data iklim dan iklim mikro . Sensor mendaftarkan suhu dan kelembaban relatif dapat

berkontribusi untuk mendeteksi kondisi di mana dihinggapi penyakit yang mungkin terjadi

Kesimpulan

Laporan ini memberikan gambaran sensor dan sensor jaringan aplikasi dan dampaknya

terhadap lingkungan . Ini membahas bidang yang dipilih dari aplikasi yang memiliki potensi

tinggi untuk mengatasi tantangan lingkungan dan mengurangi emisi gas rumah kaca .

Sebuah tinjauan studi yang berbeda menilai dampak lingkungan dari TIK dan terutama sensor

dan jaringan sensor mengungkapkan bahwa teknologi ini dapat memberikan kontribusi yang

signifikan untuk lebih efisien penggunaan sumber daya dan pengurangan penting dari emisi

gas rumah kaca . Kebijakan dan inisiatif pemerintah sangat penting dalam membina dampak

lingkungan yang positif dari penggunaan sensor dan jaringan sensor di bidang yang berbeda

dan merupakan bagian penting dari strategi untuk secara radikal meningkatkan kinerja

lingkungan ( lihat juga DSTI / ICCP / IE ( 2008) 3/FINAL ) . Namun , rebound efek harus

diperhitungkan , dan peningkatan efisiensi karena penggunaan teknologi sensor harus sejajar

dengan manajemen sisi permintaan yang internalises biaya lingkungan , misalnya dengan

menaikkan harga energi dan bahan bakar CO2 - intensif . Di bidang bangunan cerdas ,

standar minimum efisiensi energi dapat menjadi faktor utama dalam mengurangi penggunaan

listrik dan emisi gas rumah kaca . Secara umum banyak aplikasi dalam bidang yang

menjanjikan masih pada tahap awal pengembangan . Bersama program R & D dan

pelaksanaan proyek dapat mempromosikan penggunaan teknologi sensor dan berkontribusi

untuk solusi industri - lebar dan pengembangan standar terbuka . Akhirnya , penggunaan TIK

dan teknologi terutama sensor kadang-kadang relatif mahal , misalnya dalam pertanian dan

sektor pertanian dalam hal pertimbangan ekonomi petani . Pemerintah dapat mendorong

penggunaan TIK dan teknologi sensor melalui program konservasi dan dengan menonjolkan

dimensi lingkungan TIK di bidang pertanian dan peternakan.

CATATAN

1. Jaringan nirkabel memiliki beberapa keunggulan dibandingkan jaringan kabel :

misalnya , biaya instalasi dan pemeliharaan cenderung lebih rendah , penggantian dan

upgrade lebih mudah bagi jaringan nirkabel , fleksibilitas sistem nirkabel lebih tinggi

dan ( baru-baru ini dikembangkan ) jaringan nirkabel memiliki kemampuan untuk

hanya mengatur dan mengkonfigurasi dirinya sendiri ke jaringan komunikasi yang

efektif ( lihat juga DOE , 2002) .

2. Perhatikan bahwa daya pelanggan input ke dalam sistem listrik memerlukan modul

inverter yang terpisah dan masukan meteran

3. Biaya tergantung pada infrastruktur teknis : misalnya sinyal harus melewati

transformator akhir dari utilitas ke situs pelanggan ' . Di Amerika Serikat , melewati

transformator terakhir adalah , misalnya , jauh lebih mahal daripada di Eropa karena

hanya sejumlah kecil pelanggan yang terhubung ke satu transformator akhir ( EPRI ,

2006) .

4. Biaya tergantung pada infrastruktur teknis : misalnya sinyal harus melewati

transformator akhir dari utilitas ke situs pelanggan ' . Di Amerika Serikat , melewati

transformator terakhir adalah , misalnya , jauh lebih mahal daripada di Eropa karena

hanya sejumlah kecil pelanggan yang terhubung ke satu transformator akhir ( EPRI ,

2006) .

5. WiMAX dapat dikelompokkan baik untuk teknologi LAN dan WAN . Hal ini dibahas

lebih lanjut dalam paragraf pada jaringan luas .

6. Lihat juga DSTI / ICCP / CISP (2009) 2/FINAL untuk investasi broadband di smart

grid .

7. Ukuran yang sering digunakan dalam mengukur emisi adalah ukuran karbon dioksida

ekivalen(C)

Ukuran yang sering digunakan dalam mengukur emisi adalah ( CO2e ) emisi dioksida

ekuivalen karbon ukuran . Emisi yang berbeda bervariasi dalam pengaruh pemanasan

mereka , dengan kekuatan radiasi , pada iklim . Metrik yang umum yang digunakan

dalam banyak studi adalah radiasi memaksa dari CO2 . " Emisi CO2 ekuivalen

diperoleh dengan mengalikan emisi gas rumah kaca oleh nya Global Warming

Potential ( GWP ) untuk horison waktu tertentu . " ( IPCC )

8. Business as usual (BAU ) skenario : skenario awal yang meneliti " konsekuensi

melanjutkan tren saat ini dalam populasi , ekonomi , teknologi dan perilaku manusia "

( European Environment Agency , 2009).

9. IPCC ( 2007)

10. Tingkat tabungan tergantung pada karbon - intensitas yang dihasilkan secara

keseluruhan listrik.

11. Penulis menggunakan istilah " bangunan cerdas " . Untuk laporan ini , bangunan

cerdas dan bangunan cerdas diperlakukan sebagai sinonim .

12. Bagian tentang dampak logistik cerdas tidak mencakup dampak dematerialisation dan

virtualisasi sebagai sensor dan sensor jaringan memainkan peran kecil dalam bidang

ini .

13. Penelitian IPTS juga menganalisis dampak teleshopping , Telework , pertemuan

virtual dan barang virtual pada penumpang dan angkutan barang . Hal ini tidak

dibahas dalam penelitian ini sebagai sensor dan sensor jaringan memiliki dampak

kecil dalam bidang ini .

14. Volume angkutan barang diukur dalam ton x kilometer .

15. Volume angkutan penumpang diukur dalam jumlah penumpang x kilometer .

16. Untuk pengenalan aplikasi yang berhubungan dengan produksi berkesinambungan

melihat DSTI / IND ( 2008) 16/REV1 .

17. www.motorsmatter.org / index.html .

18. www.energysmart.com.au/wes/displayPage.asp?flash=-