During the last month I was giving a lot of presentations regarding mySmartGrid. I am happy to see that people feel that demand side management is an important technique for maintaining power grid stability. I am also happy to see that using Open-Source components like Flukso and Chumby is perceived as an advantage. Especially people from the CCC have been positive about the infrastructure. OK, I also teased them with a free development kit, consisting of a Flukso and a Chumby, for their hackerspaces :-).

These were some gigs of the mySmartGrid World Tour 2010:

• C3MA: Jan. 29th, 2010
• CCC Mainz, Feb. 23rd 2010

People have asked me where they can learn more on the project. I need to record my talk and publish it. In the meantime, here are my slides: mySmartGrid-Einfuehrung.
If you have questions, please send me an eMail or chat with me on Freenode, Channel #mysmartgrid.

Das Experiment “Wo sind denn meine Daten überall” habe ich in der letzten Zeit ausgeweitet. Ich versuche, unter Berufung auf das Bundesdatenschutzgesetz herauszufinden, woher Unternehmen meine Daten haben bzw. wem sie die Daten weitergeben. Die Grafik oben stellt den Fluss meiner Daten dar. Der blaue Kreis bin ich, ein Pfeil bedeutet Weitergabe von Daten. Hervorzuheben sind dabei die Konsumentenscoring-Agenturen Schufa und Infoscore. Eine sehr ausführliche Beschreibung der gespeicherten Daten lieferte die Ikano Bank, diese Angaben dominieren die Grafik.

Ein Zwischenfazit:

• Das Ganze ist eine recht mühselige Angelegenheit. Im Falle von blau.de musste ich mich an den Hamburgischen Datenschutzbeauftragten wenden – alle meine Schreiben wurden von blau.de ignoriert. Da es sich um ein Telekommunikationsunternehmen handelt leiteten die dortigen Mitarbeiter meine Beschwerde automatisch an den zuständigen Bundesdatenschutzbeauftragten weiter – vielen Dank! Dort wurde dann auch gleich eine Anfrage an blau.de geschickt. Witzigerweise hatte ich gerade das Schreiben des Bundesdatenschutzbeauftragen geöffnet als mich der Datenschutzbeauftragte von blau.de anrief. Er entschuldigte sich recht freundlich. Ein Grinsen konnte ich mir an der Stelle allerdings nicht verkneifen. Die Auskunft kam dann eine Woche später via eMail.
• Nach der Quelle-Insolvenz versuchte Quelle offenbar, die Adressdatenbank gewinnbringend zu verkaufen. Ich widersprach der Weitergabe meiner Daten umgehend. Trotzdem scheinen meine Daten verkauft worden zu sein – zumindest gibt der Weltbild Verlag in einem freundlichen Schreiben Quelle als Herkunft des Datensatzes an. Aufgrund der Insolvenz kann man bei Quelle jetzt allerdings nichts mehr bewirken. Ärgerlich.
• Nur wenige Unternehmen nennen die Dienstleister, mit denen Sie zusammenarbeiten. Kabel Deutschland z.B. gibt nur die Kategorie von Dienstleistern an. Damit ist es quasi unmöglich, nachzuvollziehen, wer meine Daten bekommen hat.

Einige Konsequenzen daraus:

• Mein Musterbrief muss verfeinert werden. Da muss rein, welche spezifischen Auskünfte ich haben möchte.
• Um Porto zu sparen qualifizieren sich Unternehmen, die mir einen Rückumschlag schicken, automatisch für eine Anfrage.
• Den Menschen von datenspuren.net eine eMail schicken, da lohnt sich wahrscheinlich eine Zusammenarbeit.

All the electric power generated from renewable energy is good – no additional CO2 is produced. Saving energy in general is also a good idea – what you don’t consume, you don’t need to produce. But energy savings require you to understand your own energy consumption – you can’t improve what you can’t measure. A simple energy cost monitor is available for 10 Euro, but it requires you to plug it into different appliances in order to figure out what a specific device consumes. And only the more expensive ones log the power consumption over time, which is pretty interesting.

An alternative to the simple energy meters are smart meters. In Germany, utility providers need to offer their customers the replacement of old (typically black) meters with shiny new digital “smart” meters. Actually, there is nothing smart about them – they just transmit the energy consumption of the household via powerline or other technologies to the utility provider. The utility provider does not need to visit the household in order to get the reading. And, in some cases, customers can have a look at the realtime energy consumption of their household.

The benefit of the realtime data is that you can assess the impact of your actual energy use very quickly. Google.org is offering the PowerMeter, which works for example with the smart meters offered by Yello Strom. An interesting open-source alternative is the Flukso.

The Flukso is a little WLAN router with some additional circuits to measure your power consumption. You install it in your breaker box. Depending on the configuration of your breaker box you need one or three current clamps. These clamps just go around the cables that supply your household – it is not necessary to re-cable the breaker box. I have a three-phase supply, so my installation consists of three current clamps and the Flukso itself. David Rowe has a nice writeup on the installation.

The Flukso then measures the power and transmits the data over the WLAN to the Flukso website. Once you’re logged in you can see your own energy consumption as a realtime graph. It is quite fascinating to find out how your energy consumption is composed. Here is one of my charts:

The graph shows time on the X-axis and my energy consumption in Watts on the Y-axis. The peak (1) shows that I was getting up in the middle of the night, preparing some tea and switchin on my computer. I had a pretty decent jet lag that night. In the morning I got up again around 8:00 (2). Apparently I used my coffee machine and switched on some lights, but I left shortly afterwards. The regular power consumption (3) originates from my fridge which draws power in regular intervals. Around 18:00, I got home again, switched on lights, prepared tea etc (4).

The graph is very interesting and really helps to improve your energy usage. But it also scares me – as I demonstrated above, a lot of information is stored in such a graph. Honestly, I don’t want my utility provider to know this. And I definitely do not want Google to know that much about my life. Or would you like to see advertisements for sleeping pills after a night of jet lag?

The picture at the top is CC-BY BK59 on flickr, thanks!

Green energy is good. Finally, people around the world begin to realize that the climate change is a serious problem for mankind. Driving with a car harms the environment – more efficient cars (or electric vehicles) are the new SUVs. On the other hand, a lot of energy is consumed in private households. In Germany, energy-efficient remodeling is rewarded with cheap credits. Often, solar power is used to heat water and generate electricity. More and more wind parks are built which also draw their energy from the sun, indirectly.

Unfortunately, renewable energy source create problems for the conventional power grids. In a power grid, demand and supply of electricity must match at all times. If a consumer draws power from it, the exact amount of power needs to be fed back into the power grid as fast as possible. There is almost no reservoir for electrical power (except for pump storage hydro power plants, but the capacity is limited). Since renewable energy sources such as solar and wind power cannot be planned additional power capacities need to be in place in order to compensate for the lack of power.

In the German research project “mySmartGrid” I am working on another technique to alleviate the erratic nature of these power sources. Instead of adding more production capacity or storage capacity we want to control the demand for power. In addition to the not-enough-power-available problem we currently have another problem: the too-much-power problem. When wind blows over Germany, significant power is generated – whether it is needed or not. Often, wind parks need to be shut down when too much power is generated. This is clearly not desirable from an ecological point of view.

To put it simply: We have either too much energy available, or not enough. It is rare that we have exactly the right amount of energy at our hands. This situation is shown here:

We can influence this only to a certain degree. BUT: We can change the way we consume the energy. For example, think of your fridge: It doesn’t matter whether it draws power now or five minutes later. The temperature change is inert. Thus, it is easy to move the demand – not save any power, but shift the demand for electricity by some time. In other words: switch the fridge of when the supply is short. Then, when the supply exceeds the demand, switch the fridge on again – it will draw more power since the internal temperature was raised. This is what we do:

Of course, this is only the simplified version of what we are doing. In reality, we must ensure that food doesn’t go bad. In addition, controlling a single fridge has almost no impact. But if you aggregate lots of households, the impact can be significant. Heat pumps consume a lot more energy and can be controlled in a similar way. If you can combine lots of households with heat pumps, fridges and freezers, the impact on the demand side is serious.

In the mySmartGrid project we combine up to 1000 households. We intend to control the energy consumption of household appliances as described above. The following picture shows a high-level overview of the architecture:

We combine the predicted power supply information for a period with statistical models of the power consumption of our households. This gives us an understanding when too much energy is available. We create schedules that contain information when a household should maximize its energy consumption. The schedules are then distributed to the households. The so-called “Kundenhub” is currently an iPod which offers a user interface. Household members can always override the schedule we propose.

The iPod uses various mathematical models to determine how to switch appliances on or off. It executes the strategies locally: there is no direct remote control over household appliances. The commands are sent to connectors close to the appliance which then can control the appliance.

This research project contains a lot of challenges – but I save this for another post.

Vor gut einem Monat schrieb ich meine TK-Provider an und verlangte Auskunft über die Daten, welche die Unternehmen über mich speichern. Insbesondere war ich ja gespannt, ob die Provider mir die Daten aus der Vorratsdatenspeicherung zugänglich machen. Je nach Lesart des §19 des Bundesdatenschutzgesetzes könnte ich einen Anspruch darauf haben, auch diese Daten übermittelt zu bekommen. Wobei ich mir da allerdings nicht ganz sicher bin, denn:

(4) Die Auskunftserteilung unterbleibt, soweit
1. die Auskunft die ordnungsgemäße Erfüllung der in der Zuständigkeit der verantwortlichen Stelle liegenden Aufgaben gefährden würde,
2. die Auskunft die öffentliche Sicherheit oder Ordnung gefährden oder sonst dem Wohle des Bundes oder eines Landes Nachteile bereiten würde oder
3. die Daten oder die Tatsache ihrer Speicherung nach einer Rechtsvorschrift oder ihrem Wesen nach, insbesondere wegen der überwiegenden berechtigten Interessen eines Dritten, geheim gehalten werden müssen
und deswegen das Interesse des Betroffenen an der Auskunftserteilung zurücktreten muss.

Ich könnte mir vorstellen, dass man mir den Zugang zu diesen Daten unter Berufung auf den Punkt 3. verweigert. Aber nicht so schnell – was ist denn aus meinen Anfragen geworden?

1. Die Blau Mobilfunk GmbH hat mein Schreiben einfach ignoriert. Ich habe einen Monat später immer noch keinerlei Antwort erhalten. Schlimmer noch, meine Aufforderung, mir keine Werbung mehr zu schicken, wurde ignoriert. Ich schicke morgen noch einmal ein Schreiben hin. Sollte auch dieses ignoriert werden, eskaliere ich das zum Hamburger Datenschutzbeauftragen.
2. Kabel Deutschland hat innerhalb von fünf Tagen reagiert. Da scheint eine entsprechende Softwareinfrastruktur vorhanden zu sein – die Antwort ist ein Formschreiben, das leider nicht alle meine Fragen behandelt. Insbesondere an wen die Daten weitergegeben wurden und meine Frage nach den Daten aus der Vorratsdatenspeicherung wurden ignoriert. Auch hier hake ich nach.

Alles in allem also eine zwiespältige Erfahrung. Stay tuned.

Photo Credit: Marcin Wichary, “Data processing center, pt. 5″, CC-BY license. Thanks Marcin!

Ich habe vielen Unternehmen meine Daten zugänglich gemacht. Name und Adresse, vielleicht auch noch eine Telefonnummer. Bei allem, was darüber hinausgeht, war ich extrem sparsam. Geburtsdatum zum Beispiel gebe ich normalerweise nicht heraus.

Trotzdem bekomme ich Spam. Sowohl elektronisch als auch via Snailmail. Woher haben die meine Daten? Ich will keinen Sofortkredit. Oder was-auch-immer mir der Marketing-Arm eines Unternehmens andrehen will. Ich weiss zwar, dass ich der Weitergabe meiner Daten widersprechen kann, aber die Faulheit…

Daher nun ein Experiment. Nach etwas Recherche hab ich einen Brief formuliert, in dem ich von meinem Recht auf Auskunft Gebrauch mache und gleichzeitig – wenn ich schonmal dabei bin – der Weitergabe meiner Daten zu Marketingzwecken widerspreche. Die entsprechenden Anregungen kamen hauptsächlich hierher:

• Musterschreiben zur Datenauskunft von den Grünen. Lustigerweise musste man sich ursprünglich auf der Grünen-Website anmelden, um an den Text zu kommen (WTF?). Aber sie haben dazugelernt. Im Übrigen finde ich die genaue Beschreibung der Datenverarbeitung auf der Grünen-Website ziemlich gut.
• Rechtsanwalt Kotz bietet auch einen Musterbrief.
• Thom hat auch ein nettes Schreiben.

Malte Spitz von den Grünen will darüber hinaus auch Auskunft über alle im Rahmen der Vorratsdatenspeicherung gesammelten Daten haben, siehe Musterschreiben der Grünen. Ich bin gespannt, was dabei herauskommt. Heise berichtete.

Mein Schreiben sieht so aus. Morgen gehen die Briefe raus, ich bin gespannt. Das Bild oben stammt von swanksalot, CC-BY-SA.

I live close to the DCF77 radio transmitter, so my signal was always pretty strong and clear. This is of course not the case for everybody :-) Gwen Roelants did run into problems. He writes:

Although your code works (thanks for that!) it looked like it was very sensitive to how the antenna was positioned.
I found that I did receive a signal every second, but that for the longer signals, I sometimes got a short flash interrupting it, causing the library to add 2 seconds instead of one. Since I got such a flash in almost every minute it could take a very long time before a proper sync was found, and because 2 seconds were counted the time would also drift during the time no new signal could be decoded.
I found a rather simple fix for your code that greatly improved the reliability and time to find a correct signal.

I don’t have an Arduino around so I did not test it, but the proposed changes seem to be reasonable. You can find the changes in the Arduino forums. Thanks, Gwen!

The photo was CCed on flickr by Nathan Gibbs.

Prinzip stille Post: Am Anfang der Menschenkette flüstert man eine Nachricht rein, die Nachricht wird flüsternd weitergeleitet, am Ende kommt Nachrichtensalat heraus. Funktioniert auch via Twitter. Meine initiale Nachricht:

10:24 [@gonium:86] Genau deshalb ist #Zensur eine dämliche Idee: http://tr.im/wANf #piraten #btw09

Das Resultat:

11:34 [@wahl_politicus:2] By @ekelias RT @pantoffelpunk: RT: @bauhausmensch: RT @gonium Genau deshalb
ist http://tr.im/wANf LEUTE, WIR BRAUCHEN DIE #piraten #-btw

Den kompletten zeitlichen Ablauf hab ich mal hier dokumentiert:

10:24 [@gonium:86] Genau deshalb ist #Zensur eine dämliche Idee: http://tr.im/wANf #piraten #btw09
10:39 [@Piratobot:3] RT @gonium Genau deshalb ist #Zensur eine dämliche Idee: http://tr.im/wANf
#piraten #btw09
10:39 [@bauhausmensch:2] "blöder Zufall", neh is klar! RT: @Piratobot: RT @gonium Genau deshalb ist
#Zensur eine dämliche Idee: http://tr.im/wANf #piraten #btw09
10:49 [@BitBoutique:1] RT @bauhausmensch "blöder Zufall", neh is klar! RT @gonium Genau deshalb ist
#Zensur eine dämliche Idee: http://tr.im/wANf #piraten
10:59 [@anjakrieger:1] RT @gonium Genau deshalb ist Zensur eine dämliche Idee: http://tr.im/wANf via
@BitBoutique @bauhausmensch
10:59 [@pantoffelpunk:1] RT: @bauhausmensch: RT @gonium Genau deshalb ist http://tr.im/wANf LEUTE,
WIR BRAUCHEN DIE #piraten #btw09 DRINGEND!
11:09 [@ekelias:1] RT @pantoffelpunk: RT: @bauhausmensch: RT @gonium Genau deshalb ist
http://tr.im/wANf LEUTE, WIR BRAUCHEN DIE #piraten #btw09 DRINGEND!
11:09 [@SebJabbusch:1] Genau deshalb ist #Zensur eine dämliche Idee: http://tr.im/wANf #piraten
#btw09 (RT @Piratobot: RT @gonium )
11:14 [@Crazy_Nugman:1] RT: @ekelias: RT @gonium Genau deshalb ist http://tr.im/wANf LEUTE, WIR
BRAUCHEN DIE #piraten #btw09 DRINGEND!
11:19 [@PinkPueppi:1] RT: @Crazy_Nugman: RT: @ekelias: RT @gonium Genau deshalb : http://tr.im/wANf
BRAUCHEN WIR DIE #piraten #btw09 DRINGEND!
11:29 [@Magic_Cauldron:1] RT @gonium Genau deshalb : http://tr.im/wANf BRAUCHEN WIR DIE #piraten
#btw09 DRINGEND!
11:34 [@wahl_politicus:2] By @ekelias RT @pantoffelpunk: RT: @bauhausmensch: RT @gonium Genau deshalb
ist http://tr.im/wANf LEUTE, WIR BRAUCHEN DIE #piraten #-btw

Der Piratobot ist ein bot, der #piraten-Nachrichten retweetet – nette Idee. Was folgern wir daraus? Original und Kopie sind in der digitalen Welt doch nicht immer identisch ;-)

Das Bild oben stammt von schillergarcia (CC-BY via flickr)

• Ruby 1.8.6: 21 minutes, 55 seconds
• Ruby 1.9.0: 22 minutes, 13 seconds

I certainly did not expect any wonders, but in theis case, the runtimes are about the same. So I’m investigating further, using the ruby 1.8 profiler on a smaller test problem:


% cumulative self self total
time seconds seconds calls ms/call ms/call name
33.20 32.96 32.96 661 49.86 77.25 Marshal.load
17.80 50.63 17.67 6365 2.78 14.96 Array#each
17.52 68.03 17.40 601659 0.03 0.03 IO#getc
9.19 77.15 9.12 660 13.82 13.82 Marshal.dump
6.01 83.12 5.97 187158 0.03 0.03 Float#+


My code spends 42.39 percent of its runtime doing marshalling operations. For Ruby 1.9, the code spends 48.98 percent of its runtime doing marshalling. This is somewhat disappointing. In a second round I changed my code to not relying on marshalling – basically, I am using clone on essential internal datastructures. All other information can be reconstructed afterwards. This means that I need to recompute certain values, but evidently this is a much faster approach:

• Ruby 1.8.6: 1 minute, 34 seconds
• Ruby 1.9.0: 1 minute, 17 seconds

Note to self: always use a profiler before refactoring code for performance reasons.

I just released a new version of USBTemp. This one includes some minor bugfixes:

• The placement of C5 was wrong in the schematic.
• The host software now compensates for some USB hickups.
• The RRDTool graph generation script adds minimum, maximum and average temperature readings to the summary.

You can get the new version from the Mikrowerk page. The photo of the Galileo thermometer above was CC’ed on flickr by Nick Lawes.