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###### Tags: `DAISEE` ` iExec` `Urban Solar Energy` `Dapp Challenge` # [DAISEE] Résumé pour le Dapp Challenge :::success [Proposition](https://github.com/DAISEE/iexec-dapp-samples/blob/init/README.md) poussée en anglais le 31/01/2018. ::: ## 0 - A propos * Ce document décrit la réponse de [DAISEE](http://daisee.org) & [Urban Solar Energy](http://urbansolarenergy.fr) au concours **"The iExec DApp Challenge"** organisé par iExec en 2018 afin de promouvoir leur DApp Store. * Pour rappel, l'objet de la société [iExec](https://iex.ec/) est de proposer de la puissance de calcul via un cloud décentralisé basé sur la blockchain Ethereum. Une place de marché de la capacité de calcul en quelque sorte. Dans ce cadre, ils ont développé un [Dapp Store](https://dapps.iex.ec/) où n'importe qui pourra utiliser les applications contre des RLC ("crypto-tokens" émis par iExec). * Par exemple, il y a actuellement sur le Dapp Store une application permettant de calculer la factorielle d'un nombre entier. Si quelqu'un a besoin d'effectuer ce calcul mais n'a pas assez de puissance chez lui pour l'exécuter rapidement, il pourra passer par iExec. :::info ++**Modalités du Dapp Challenge**++ * [Description](https://medium.com/iex-ec/the-iexec-%C3%B0app-challenge-150k-of-grants-to-win-abf6798b31ee) * [GitHub](https://github.com/iExecBlockchainComputing) * [Formulaire](https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSd22yvOfGFt-izTFIPzPkSW3aSCr7aG60axrhk8glUy2untiQ/viewform) * [Tutoriel](https://www.katacoda.com/sulliwane/scenarios/hello-world) ::: ## 1 - Contributeurs - **Rieul Techer** (La MYNE) - **Louis Villard** (La MYNE) - **Nicolas Loubet** (Cellabz) - **Clément Epié** (Cellabz) - **Xavier Lavayssiere** (ECAN) - **Yannick Ducerf** (Urban Solar Energy) - **Cyril Morin** (Urban Solar Energy) - **Julien Béranger** (iExec) ## 2 - Challenge L'objectif est de proposer une application de calcul déployable sur la blockchain d'iExec et utilisable par n'importe qui via le Dapp Store contre des RLC. :::info **++Livrables attendus++** * Une description de l'idée * Un historique du projet * Une feuille de route * Un diagramme de composants * Un diagramme de séquence ::: ## 3- Diagrammes ### ++Component diagram++ ![](https://github.com/DAISEE/iexec-dapp-samples/blob/init/diagrams/component_diagram.png?raw=true) ### ++Sequential diagram++ ![](https://github.com/DAISEE/iexec-dapp-samples/blob/init/diagrams/sequential_diagram.png?raw=true) ## 4- Version EN ### ++About the DApp++ The DApp is about designing, developping and deploying an app for for both the energy flow allocation and energy billing within the context of self electricity consumption, based on a concrete experimental field. This DApp development opportunity is partly the result of iExec and Urban Solar Energy meeting that validated a common interest in the topic. ### ++Ideal Proposal++ The DAISEE DApp would be able: * treat electricity consumption and production data and discriminate electricty flow allocation for which type of electricity is produced or consumed by who and when; * embed learning algorithms for automation of electricity flows allocation and potential prediction; * personalized and peer-to-peer electricity billing in the case of collective self-production and consumption of the electricity locally produced. #### About DAISEE DAISEE is open-design and non-standard citizen research program aiming at producing knowledge while experimenting emerging IT technologies applied to energy transition on concrete experimentation fields. DAISEE has the ambition to facilitate to contribution of the citizens to the electricity grid governance. It's about giving the capabilities to the grid stakeholers (from consumers to producers, passing by pro-sumers of grid operator) to embed shared governance into algorithms in which rules has been collectively defined. It thus necessitate to work at 3 levels: * the data infrastructure level * the physical infrastructure level * the governance infrastructure level The link between all those level are not only the facilitators but also the interface for data management, making sense fo the data and peer-to-peer billing. This is the Citizen-Governed Data Platform. #### Citizen-Governed Data Platform Experimentation are on their ways, specifically both in Prats de Mollo (little village in the south of France experimenting the shared governance of the grid in accordance with the development of locally and autonomously produced and consumed energy) or in Villeurbanne with Urban Solar Energy (experimenting collective self-production and consumption from solar energy). Research and experimentation in both cases are focusing on the development of the necessary technological bricks for a Citizen-Governed Data Platform to take shape. The idea with the Citizen-Governed Data Platform, applied to the energy sector if to collectively govern the electricity grid, in the context of autonomous production and consumption and local energy balance necessity. In practice, the Citizen-Governed Data Platform for energy grid governance is a tool for data collection, storage and management (through autonomous algorithms) - in other words for addressing the energy data life-cycle - while assuring transparency, security, anonymity and interoperability for the stakeholders. This thus not only ring technical challenges but also legal and political stakes. For the moment verious contributive residencies as well as bootcamps have help prototyping as well as produce and diffuse knowledge. #### Billing data calculation In the context of the Urban Solar Energy project, that is supporting the organization of a technical, economical and political consortium in Lyon-Villeurbanne for the development of collective self production and consumption of solar electricity, working with iExec on the development of the core interface for data management and accessibility (as a consequence for billing) makes perfectly sense. In practice, solar PV panels are situated on the roof of a tertiary building in the Villeurbanne area (Urban Solar Energy being the owner of the building and the PV panels as an energy provider). The produced electricity from those solar PV panels will flow in the grid for local consumption: first of the users of the building and secondly in the nearby locality for local consumption. Urban Solar Energy is thus positionned as an energy provider and responsible for local energy balance. In order to treat the massive energy data flow for both local grid management and balance and billing, computer power for running complex algorithms and treat data is needed. Moreover, data visualization is on crucial interest for consumers and producers to follow their need and usage. The Citizen-Governed Data Platform is about experimenting the full distribution of data management in a context of autonomization and automation of the data treatment (storage, algorithms...). Thus is makes sense to test and experiment distributed cloud computing in our case. Within the massive amount of energy data flowing to the grid operator, some are not relevant and algorithmic treatment is necessary to make sense of the data and autonomating the fair allocation for energy billing. In this context, the aim is also to involve the citizen in the governance of the platform, meaning that it has to be transparent, secure and anonymous. Energy billing comes in 3 layers: * standardization of the data * billing calculation and dynamic allocation * data access and governance #### Data conformity checking and formatting Data conformity consist in making sure that data that are sent ot the energy provider as well as that data sent to the grid operator and usefull and consistent not only for grid operation but also and mostly for billing purpose. In fact, today the energy provider do not have direct access to consumption or production data; they need to ask for that data: first to the consumer, secondly to the distribution grid operator. He thus depends upon both parties, knowing that if there is a difference between what the consumer declare (or the remote or on site observations say), the grid operator set the right measure and the provider must adjust to this arbitrage. In practice, energy data (both the format and the data itself) sent to the providers usually does not fit its needs for billing or local energy management (balance between production and consumption). It thus requires post-treatment, that grows while energy flows are growing. Checking of the consistancy of the energy data and their format will be running in the iExec Cloud through rules (autonomous algorithms) that will be implemented as a smartcontract. The process may look like! * 1 - Energy data are pre-treated with a data management tool that collect, store and plan to treatment of the data received from the grid operator. * 2 - Smart-contract is the called to treat the data : format and data checking consistant with the energy provider needs. If it returns an error then it is about spotting the issue (corrupt data, non-standard data, useless data...) to decide what kind of treatment to apply. If result of the pre-treatment is correct this data is stored in a generic format and can be used for visualization. Aside of the technical challenge. The legal issue of the treatment of the data will be adressed so as for the system to be compliant with GDPR. Moreover, privacy consideration will be adressed not only through the legal prism but also by design. Last of all, this is also about the enforcement of automated and potentially "smart" algorithms. In other words, given the possibiliy for a learning algortihms run by through the smart-contract to be autonomous in decision making (providing that rules have been implemented through a share governance process), what is the legal right concerning this algorithm ? #### Data access and arbitration **++Data Access++** There are 3 layers of acces: * access for the energy consumer/producer * access for the energy provider * access for the grid operator The aim is not to have to bother with specific access right to the data given that all three protagonists are stakeholders, and thus has the right to access the data they own or for which they've got the usage right to use (for billing or grid operation for instance). That is why we need agnostic infrastructure for data governance and management, that can be provided through blockchain technolgy. Moreover, if specific rights are required, rights automation can be embeded within the smartcontract that can automatically deal with specific rights providing that identities of the user is consistent. **++Data Visualization++** The DApp will provide an interface for data visualization and energy management. The aim would be to embed the governance process and rules administration with the DApp interface. **++Arbitration++** Arbitration is both a governance issue and a legal issue. On the governance part, transparency allows to assure that rules are respected and, in case of conflict, to enforce the contract bounding the stakeholders together. On the legal part, transparency, ledger and proof of identity helps resolving conflicting energy measures between the energy provider and the grid operator. ### ++Roadmap++ This participation to the DApp challenge is part of the DAISEE experimentation and research program, in the case of application to two fields exepriment (Prats de Mollo and Urban Solar Energy). The first application and test will be held in the case of the Urban Solar Energy project. Q2 2018 : * Hardware deployment for data collection and design and prototype of data infrastructure (Smart contract and DApp) Q3 2018 : * Data collection and experimentation of the prototype while investigatin the legal compliance Q4 2018 : * DApp interface for energy management and billing compliant with legal data framework. ## 5- Version FR ### ++Idée de DApp++ Suite à un concours de circonstances faisant que iExec et Urban Solar Energy ont élu domicile dans le même immeuble, entre autres, il nous semble propice de partir sur une **application de calcul de facturation** dans le cadre de l'autoconsommation collective. ### ++Proposition++ Nous proposons une application de calcul de la facturation des producteurs et des consommateurs d'énergie électrique dans un cadre d'autoconsommation collective. #### Concernant DAISEE DAISEE est un programme de recherche citoyenne non standard notamment autour des transitions écologiques et énergétiques. DAISEE a pour vocation de faciliter la participation citoyenne dans la gouvernance du réseau électrique. Il s’agit de mettre en capacité les acteurs du réseau afin qu’ils soient effectivement contributeurs de la gestion de l’énergie, au travers de règles partagée. Cela nécessite de travailler la chaîne de l’information sur 3 niveaux : l’infrastructure de données, l’infrastructure énergétique physique et l’infrastructure de décision.s et de gouvernance. #### Régie de données Plusieurs expérimentations sont en cours sur différents territoires comme par exemple sur la commune de Prats de Mollo la Preste dans les Pyrénées qui a pour objectif de subvenir à ses propres besoins énergétiques d'ici 2021. La recherche et l'expérimentation sont alors principalement centrées sur la mise en place d'une régie de donnée, autrement dit une organisation à gouvernance partagée et distribuée entre les acteurs du réseau participant à la définition des règles de gestion de l’énergie produite sur le territoire. Concrètement, la régie de donnée est un outil technologique nécessitant de capter, stocker et traiter la donnée la énergétique en garantissant la transparence, la sécurité et l’anonymat des parties prenantes, mais aussi - et surtout - un outil juridique à travailler (avec la CNIL - https://www.cnil.fr - notamment) qui se veut porteur de la mise en capacité, pour des citoyens acteurs du réseau, de participer à la gestion commune de ce réseau. De nombreuses résidences contributives ont déjà eu lieu afin de co-construire les briques de cette organisation : * Prototype d'échange pair à pair d'énergie via une blockchain privée où chaque noeud simule une maison d'un quartier * Draft d'une cartographie numérique du village afin d'identifier en temps réèl les consommations/productions des différentes sources * Expérimentation de compteurs/capteurs communicants dans un but de captation de données énergétiques #### Calcul de facture(s) Dans ce cadre, un rapprochement a été fait avec Urban Solar Energy qui soutient à Lyon le montage d’un consortium technique et économique pour promouvoir la production / consommation d’énergie photovoltaique en contexte urbain. Des panneaux photovoltaiques seront installés sur le toit d'un immeuble du tertiaire pour une autoconsommation collective et le surplus sera réinjecté dans le réseau. Urban Solar Energy deviendra alors un fournisseur d'énergie et un acteur de l'équilibrage local du réseau électrique. Afin de faciliter et d'industrialiser la facturation des producteurs et des consommateurs qui est une brique de la régie de données en terme de traitement et visualisation de la donnée, nous avons besoin de puissance de calcul pour executer ce traitement. De plus, étant dans une dynamique d'expérimentation de la décentralisation à différent niveau (stockage de la donnée, production d'énergie, gouvernance,...), nous sommes très curieux de tester la solution de cloud décentralisé pour le traitement de nos données. La très grande quantité de données énergétiques est envoyée par le gestionnaire du réseau électrique, correspondant aux différents relevés des point de livraison des producteurs et des consommateurs. Mais il arrive que des données inutiles ou non conformes soient envoyées. Par exemple, des données ne correspondant à aucun consommateurs/producteurs du parc d'autoconsomation collective sont parfois reçues. Et enfin, il nous semble très important d'avoir une dimension de gouvernance citoyenne au sein de ce processus de facturation. En effet, les consommateurs et producteurs doivent pouvoir avoir accès aux différentes données de facturation afin de pouvoir comprendre et s'approprier ce processus, mais surtout apporter des opinions ou des idées sur ce même processus et ses livrables. Le calcul de la facturation doit donc s'effectuer en trois temps : * Vérification de la conformité et formatage des données * Calcul de la facturation * Accès et arbitrage de la donnée ##### Conformité des données La vérification consistera à s'assurer que les données envoyées par le gestionnaire de réseau sont utiles et utilisables dans l'exercice de facturation pour un fournisseur d'énergie. En effet, actuellement le founisseur d'énergie n'a pas la main sur le relevé des consommations/productions, il est donc dépendant du gestionnaire. Et à l'usage, on se rend compte que les données envoyées sont dans un format spécifique (ex : courbe de charge) et parfois ne concernent pas le fournisseur d'énergie. Il y a un donc un tri à faire sur une quantité assez conséquente de données, qui augmente plus il y a de consommateurs/producteurs. Pour le formatage, il s'agit d'extraire les données necéssaires pour le calcul de la facturation, autrement dit, la quantité d'énergie électrique consommée/produite (en kWh). La vérification des données et leur formatage s'exécutera donc dans le cloud d'iExec à travers des règles qui seront implémentés dans un smart contract. Il retournera les données correctement formatées ou une erreur le cas échéant. Un outil de gestion des données énergétiques recevra les données envoyées par le gestionnaire de réseau, les stockera, et pourra planifier leur traitement à travers un ordonnanceur. Si une erreur est retournée, il s'agira d'identifier la cause (donnée corrompue, donnée non conforme, donnée inutile,...) afin de décider du traitement de la donnée. Si le résultat est sans erreur, la donnée sera stockée dans un format générique et pourra être utilisée pour de la visualisation. ##### Gestion de données L'outil de gestion des données énergétiques pourra, de nouveau à travers l'ordonnanceur, planifier le calcul de la facturation. On peut imaginer une execution de la tâche de facturation chaque début de mois. Les règles de calcul seront implémentés dans le smartcontract. Le résultat est alors retourné à l'outil de gestion des données énergétiques qui se chargera de le stocker pour l'historique, la visualisation mais aussi d'envoyer la facture au consommateur/producteur. ##### Accès aux données L'accès aux données est un aspect qui nous parait crucial afin de s'assurer que tous les acteurs, s'ils le souhaitent, peuvent en disposer pour toute utilisation, qu'elle soit dans le diagnostic, dans l'information, la proposition, enfin tout ce qui peut les accompagner à être de véritables acteurs dans une démarche d'autoconsommation collective. Pour cela, l'outil de gestion des données énergétiques sera doté d'une interface permettant aux différents acteurs de visualiser les données sous différentes formes (données brutes, graphiques, factures, équilibrage du réseau,...) ### ++Feuille de route++ Le projet global s'inscrivant dans une dynamique de recherche et d'expérimentation, il n'y a pas vraiment feuille de route clairement définie. Q2 2018 : * Hardware deployment for data collection and design and prototype of data infrastructure (Smart contract and DApp) Q3 2018 : * Data collection and experimentation of the prototype while investigatin the legal compliance Q4 2018 : * DApp interface for energy management and billing compliant with legal data framework. --- Ce document est régi par les termes de la licence [Creative Commons CC-BY-NC-SA 4.0](http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/) <img style="display: block; margin: 0 auto;" src="https://mirrors.creativecommons.org/presskit/buttons/88x31/png/by-nc-sa.png" width="40%">