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物联网中的水和电力
作者:Maxim Integrated能源方案产品线 Kris Ardis
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物联网无处不在...是真的吗?

下一个技术时代将是物联网(IoT)1,如果真是这样,说明您轻信了从互联网上看到的一切。据称,技术将非常便宜,我们将连接一切。遍布整个房子的智能传感器将使您能够监测和控制那里发生的一切,遍布全城的智能传感器将更好地管理社区。是的,物联网指日可待。

果真如此吗?智能家居已经嚷嚷了几十年,但我仍然用三个遥控器观看电影,用第四个遥控器切断电缆;智能电网本来规划现在应该在全球许多地方部署完成,但已经屡屡推迟部署;据说下一波是智能城市,但我真的应该期待美国的主要城市会很快部署大量智能交通传感器吗?

真实情况是IoT已经到来...在某种程度上。我们看到的是利用较智能的传感器连接在一起的早期例子,这些传感器位于稀稀疏疏的多个场所。政策驱动的举措,例如智能电网,正在推进,尽管速度慢于预期;消费驱动的传感器,例如NEST2或Belkin3的产品,正在步入家庭,或者已经出现在家庭中。然而,无处不在的IoT,坦白地讲,仅仅是炒作而已。谈论的所有内容都要经得起质疑。实际上,只有投资回报(ROI)具有财务意义时,物联网才有意义;而只有管理宝贵的资源时,ROI才会有意义。

我们会问,通过增加智能化来管理智能传感器和系统,将使什么样的资源最为受益?也许更重要的是,什么样的传感器和技术能够为IoT带来信息?本文讨论我们这个星球上最受益于智能化检测IoT网络的两项最关键资源:电力和水。

政策驱动的IoT

我们首先看一下自上而下驱动的IoT部署:有些政府政策要求的机器对机器通信系统。最明显的例子是智能电表和更大的智能电网。部署智能电网的原因有很多,根据地区不同而不同,但智能电网的好处在社会层面则更为明显。

智能电网通过实时定价使我们更好地管理地球上的稀缺能源,提供需量响应信号来管理负载,更好地控制非技术性能源损耗,以及改进断电的响应时间。面对电力需求的不断增长(图1),智能电网提供了管理负载的更好方法,限制为全球供电所需的新型及昂贵发电总量的更好方法,以及教育甚至培训消费者成为负责任能源用户的更好方法。注意,对于个体消费者,购买和安装一只智能电表几乎毫无意义。对于消费者,安装电表时可能会触电是一个非常现实的安全问题。而且,由于数据来自于地区内的所有消费者,所以某一个消费者的数据对电力公司和发电机而言几乎是没有意义的。实际上,只有当整个地区的用户使用该项技术并参与到相同的IoT网时,智能电网的优势才有意义。

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图1. 在未来二十年,世界将面临严峻的能源需求挑战

政策驱动IoT的另一个类似例子是智能水表。同样,社会问题不会马上体现在个体层面。没错,对于我们每个人,清洁、经过处理的水是一种宝贵的日用品,但我们大多数人使用(浪费)的水可能超出我们所需。但个体层面的水浪费可能不值得关注。但是,全体浪费的水相当显著:包括给水系统和家庭本身,这值得我们注意。

传统的机械式水表不能检测到与家庭正常泄漏相关的低流量,而泄漏每月可造成数千加仑的水“损耗”,并且年复一年。此外,机械水表检测大量故障泄漏的质量非常差。作为一个消费者,我们可能不会注意到自动喷淋灭火系统的泄漏,直到连续几个月水费大涨。应该怎么做?我们确实不能控制和改进自己水表的智能化。实际上,将这些水表更换为智能水表需要专业知识,并且当我们能够完整监测整个地区的给水情况时,同样是社会效益最为显著。

注意,在这两个例子中,政府或公共事业部门的政策驱动智能IoT的部署。存在问题的宝贵资源(例子中的电和水)是相当稀缺的,更智能的传感器IoT网络能够更好地管理一切,不一定非得带来新的直接效益。当今的现实是消费者很大程度上与公共事业单位的能力限制脱钩,直到发生灾难性的事件,例如断电或断水。所以,部署传感器网络的动力需要政策驱动。

消费驱动的IoT

政府或部门政策并不是驱动机器对机器网络的唯一动力。常见无线通信基础设施(例如我们的蜂窝电话和家中的WiFi系统)的涌现已经为消费者-通过驱动网络-来控制设备创建了大量机会:相对于以上所述的自上而下的政策驱动网络,机器和机器是个自下而上的消费需求驱动的网络。

ST温度监控器就是消费IoT设备的最佳例子之一。没有部门政策要求NEST进入市场。相反,我们消费者被外观漂亮、直观并承诺能够更好地管理加热和冷却费用、短时间内给我们带来投资回报的家电所吸引。也许最重要的是,只需消费者和设备之间很少的互动,即可获得ROI。用时下流行的话就是:“不要让我动脑子”,NEST已经开发了一款管理宝贵资源的产品,其提供ROI的方式就是每月的账单更低,这是个体消费者看得见摸得着的。

Belkin也正在利用类似的方法兑现智能家居的承诺。与要求用户部署大而复杂的家庭控制系统相比,Belkin允许用户每次改善一点。其WeMo产品包括照明开关、带开关的电源插座,甚至是电能测量插座(图2和3)。每款产品利用移动设备上的简单接口来监测和配置网络。利用简单的命令,例如“turn the light on at 5 p.m.”(在下午5点打开电灯),即可很容易地配置照明开关和电源插座开关。电能测量开关(WeMo Insight)显示设备消耗的费用(不是电能!)是多少。这些智能化产品为我们提供了真正的“洞察”能力,从而制定家庭用电决策。充分利用家庭WiFi网络和移动设备的优势,Belkin产品使消费者更容易监测和管理耗能电气设备。

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图2. Belkin WeMo Switch墙壁插座。以无线方式控制电视、照明灯、立体声音响、加热器、风扇等。
该智能开关具有Maxim Integrated的78M6610+LMU器件中的能源计量技术。

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图3. 利用Belkin WeMo Insight Switch,您可以将设备打开及关闭、定制通知以及更改设备状态
——从世界上任何地方。

消费驱动IoT的一个较新例子是智能停车系统。正在美国全国范围内开展的试点项目利用传感器网络检测人口密集城区的开放停车空间。然后将该数据与移动设备分享,应用程序可将您导航至最佳停车位置。当然,这种传感器部署涉及到商业问题,因为这基本上可作为停车场的“广告”,并潜在地提高了利用率。但这里管理的真正资源(以及我们愿意为此项服务付费的原因)是时间。这种IoT停车系统将大幅缩短我们在洛杉矶、芝加哥、纽约及其它任何繁华大都市的停车时间。

资源面临的挑战是什么?

所有这些例子中,有一些共同的主题。其中之一是需要网络技术来连接显示世界的智能传感器,以共享信息和/或制定决策。第二,所有例子都专注于改善对关键及昂贵资源的管理:电、水和时间。

这些资源受限的事实得到了数据的大力支持。2010年全球消耗了20,200太瓦时(TWh)电能,预计到2040年将达到39,000TWh,每年的电能需量增长为2.2%。假如一个煤电厂的容量为300MW,那么每年需要增加170座煤电厂才能满足全球容量增长需要。如果每座煤电厂的费用大约为10亿美金,这就意味着每年电能容量的投资至少为1700亿美金(更不要说日常维护费用)。注意,这里为了讨论方便,我们简化了问题,因为真正驱动新容量需求的是峰值需量,而不是平均功耗。无论哪种情况,数据都说明我们需要稳定增加昂贵的电能,以满足不断增长的需求。智能电网承诺帮助我们更好地平衡能耗,以降低峰值需量,意味着我们可延迟或节省大幅的容量投资。

如果一段时间没有电,我们依然能够存活;但水的限制可能更为可怕,因为给水缺口将直接威胁我们的生命。作为一个星球,我们必定面临着将水送到任何所需地方的挑战。但当前的给水系统由于泄露的原因加剧了这一挑战。水从清洁到交付的这段时间,给水系统及家庭中的损耗非常巨大...在世界欠发达地区超过50%。据EPA的消息,美国每个家庭每年平均泄漏10,000加仑的水。消费者提高警惕性可很大程度上解决问题,但更为重要的是,需要更好的本地或地区水计量技术来识别原始泄漏源。

我们这里最后讨论的一个关键资源是时间。时间当然也紧缺,因为每个人的一天甚至一生中的时间是有限的。当我们开车四处寻找停车位时,时间和燃油一直在浪费。同时我们也造成了更大的交通流量,耽误其它驾驶者的行程,浪费更多的能源(和时间!)。

IoT:帮助拯救世界(一时间受限的资源)

进入IoT。其使命是拯救世界。也许这有点儿夸张,但在ROI定义明确的 领域——宝贵资源具有获得效率增益的良好机会,智能传感器网络可帮助我们理解和应对问题。这正是为何我们迟早将看到IoT大规模部署的理由。

所以我们需要一个传感器网络。在网络侧,已有的选项有:ZigBee、Wi-Fi、蜂窝、电力线、Bluetooth——大量已有技术能够为IoT需要的数以十亿的传感器提供“声音”。所以,皮球又踢向传感器。为了更好地监测电和水消耗,我们需要高性价比、小体积的电表和水表。没错,虽然您可能已经见过电表和水表。很少有人注意到它们的高性价比或体积小巧到足以部署于大量的消费点。

IoT和电表

为了监测能源消耗,我们不需要更换传统的电表。相反,我们真正需要的是一种能增加至已有应用的现成测量方案。合适精度(1%或更优)的电能测量已经是一门专业学科。所以,我们现在真正需要的是使我们能够检测能源消耗的看守方案。一种可能的方案是传感器制造商在通信模块外部增加一个电流变压器和一个可编程电能测量IC,例如78M6610_LMU。电流变压器用于电能测量,尽管效率高,但可能不满足我们的“高性价比、小体积”要求。

尽管电流变压器是最常见的能耗测量方案的传感器,但体积大、成本高。分流器的成本低、重量轻,但与已有系统集成困难。连接至分流器意味着直接连接至电源的交流电力线。首先要用光耦隔离,然后在测量系统所在的一侧需要附加电源。这一步骤与最初采用分流器节省成本和空间的初衷相违背。市场上现在具有少数高精度测量方案,例如MAX78615/78700芯片组,解决了这个问题,提供隔离且无需构建附加电源即可进行测量。

IoT和水表

扩展水耗传感器网络是一项更大的挑战。智能插头,例如上例中介绍的Belkin,能够快速普及的原因是安装非常简单,并且安装之后难以觉察。但智能水表就刺眼得多。想象一下智能插头大小的装置绑在浴缸进水口、花洒水管或脸盆水龙头上的样子。现在,这种装置的大小会使它碍手碍脚。

对智能水表发展的一个更大威胁实际上是市场上普遍使用的机械式水表。当今大多数水表中有一个随水流旋转的涡轮。这种物理装置笨重且不精确。甚至更糟糕的是,这些机械式水表不能检测到与“典型泄露家庭”相关的流量。许多所谓的“智能”水表仅仅利用一个小型微控制器计算涡轮转数,然后通过无线网络发送数据。幸运的是,有新技术可消除水表中的机械部件,允许设计较新的高可靠性智能水表,缩小尺寸,提高测量精度(尤其是低漏泄率时),能够进入更多的潜在家庭。

超声流量计量技术,曾一度专用于给水系统或工业流量监测系统中使用的昂贵水表,现在可用于公共事业水表或其它流量应用。超声流量检测使用硅与两个压电元件配合工作:一个传感器将一个脉冲发送至另一个传感器(反之亦然)。脉冲传输时间差表示液体或气体的流速。利用超声计量技术,我们能检测到极低的流量,甚至流量小到“典型泄露家庭”都行。但这种测量很复杂,我们需要特殊的硅传感器,以便检测一个家庭中的平均漏泄水平。

看起来水流量传感器变得像智能插头那样普及还有很长的路要求。尽管如此,即使少数用户更换房屋内的分户水表,社会也会从中受益。我一定会有兴趣知道洗一次碗要消耗多少水。保持游泳池的水位需要多少水?(也许我该买一个蒸发屏?)在给水系统中更大规模地部署水流量传感器的好处甚至更为诱人。也许我们能检测并修复为给家庭供水而引起的大幅损耗。

IoT和时间

不幸的是,传感器网络和节省时间之间好像没有明显的一对一关系。以上提及的停车问题可能只需接近检测或重量传感器网络即可解决——现在有汽车在上边吗?但试想一下我们许多人都面临的另一种麻烦情况。当“电池电量低”报警声在家中响起但又不能指出具体位置时,我花费数十分钟的时间来判断到底是哪个烟雾探测器电池损坏,那是什么样的情况?当然,我通常在凌晨3点查找怀疑有问题的烟雾探测器。本例中,在网络中增加一个简单的电压检测器,即可快速判断哪个装置需要注意。

安全挑战

传感器能拯救世界。我认为这点值得商酌。但可以确定的是,智能传感器网络能够使世界效率更高、浪费更少、管理得更好。在有些地区,水和电网络已经在部署之中。然而,这些网络面临一项新的挑战,有一种阴险、凶恶的力量可将IoT镇压和扼杀在襁褓之中。这个问题就是安全性。

当我们部署更多的智能传感器来收集数据,以及允许更多的机器开始为我们做决策,安全威胁随之大幅增大。试想一下,如果一个虚假信号造成数以千计的消费者(或其智能机器)增加耗电,如将空调设定温度调低、打开烘干机、启动游泳池水泵,或者仅仅是同时启动所有电器,将会是什么情形?如果智能电网在炎热的夏天已经在满负荷运行,攻击者的虚假信号引起的额外负荷将会造成电网崩溃。

想象一下智能停车应用面临的类似情况。假如攻击者提示应用程序报告在繁华大都市的黄金地段有大量开放停车位,可能会造成大量驾驶者驶向一个位置。如果随之而来的拥堵使警察难以响应当地的银行抢劫事件,会发生什么情况?

这些都是灾难性情景,但真的离我们很远吗?电、水、时间——这些宝贵的资源对我们至关重要,但对黑客又何尝不是如此呢?黑客也许是爱搞恶作剧的人,也许是试图破坏这些资源和社会的冷血恐怖分子。归根结底,IoT的最大价值(管理宝贵资源)也可能是其本身的掘墓人(不能保护这些宝贵资源)。现在有嵌入式技术可提供对IoT至关重要的安全性,保护智能电网及组成IoT的传感器网络。但是,有安全技术可用并不意味着它能自动部署。服务供应商有责任要求其IoT中的传感器提供最高水平的安全性。

总结

IoT描绘了一幅美好图画——全球大量智能传感器网络,监测着我们星球上最宝贵的资源。水和电可能是广泛部署传感器网络的首选也是最佳选择,因为地球上的每个人都需要水和电。如果拥有高效、安全的水和电网,我们将发现我们能够节省时间、精力、金钱,以及资源本身。改善我们的时间利用率,将持续提供创新的土壤和开发附加传感器技术的动力,以提供数据帮助我们节约时间。

遗憾的时,由于内在价值的原因,这些IoT网络对网络攻击者尤其具有吸引力。我们必须保证IoT数据和运行安全,否则IoT中传感器网络带来的众多利益将灰飞烟灭。

参考
1 关于IoT的基本说明,可参考:http://en.wikipedia.org/wiki/Internet_of_Things。
2 关于NEST的信息,请参考:https://nest.com/。
3 关于Belkin的信息,请参考:http://www.belkin.com/us/。
文章内容仅供参考 (投稿) (5/15/2014)
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