2014 12-12-cpaoli-seminaire-genie indus-fit-gsu

Christophe PAOLI, MCF – HDR informatique
Contribution informatique en
sciences pour l'environnement
-
Séminaire de Recherche
-
Université Galatasaray
Département de Génie Industriel
Faculté d’Ingénierie et de Technologie
1UdCPP/GSÜ/CNRS/MAE16/12/2014

Sommaire
 Partie 1 : Parcours professionnel
– Enseignement
– Recherche
 Partie 2 : Activités de recherche
– Axe 1 : Test de systèmes électroniques
– Axe 2 : Aide à la décision
– Axe 3 : Modélisation de phénomènes
environnementaux
 Partie 3 : Perspectives de recherche
16/12/2014 UdCPP/GSÜ/CNRS/MAE 2

Partie 1 : Parcours professionnel
 Enseignement
Vice-doyen relations entreprises, Innovation
Webmaster, Dématérialisation
Directeur du
département info.
ETI
GSÜ
MAE
Algorithmique, programmation, gestion de projet
Th. des
lang.
MCF Informatique / FST / UdC PP
ATER
Web sémantique, IA,
Prog. Concurrente, C2i, ISN
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014
16/12/2014 3UdCPP/GSÜ/CNRS/MAE
Fonctions électives
Responsable
Licence info.
Activités de consultance

Partie 1 : Parcours professionnel
 Recherche
16/12/2014 UdCPP/GSÜ/CNRS/MAE
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014
Test de systèmes
électroniques
Modélisation de phénomènes environnementaux
Aide à la décision
UMR CNRS 6134 SPE
Équipe « mod. et simulation »
UMR CNRS 6134 SPE
Équipe « EnR »
4

Partie 2 : Activités de recherche
Test de systèmes électroniques, Aide à la
décision, Modélisation de phénomènes
environnementaux

 Axe 1 : Test de systèmes électroniques
– Motivations
– Vision
– Résultats
Entrées Sorties
2001 2002 2003 2004 2005
Test de systèmes
électroniques
UMR CNRS 6134 SPE
Équipe « mod. et simulation »
VHDL
if (in_1 = ‘1’) then ….
out_2 <= ‘0’;

– Vision
• Modéliser le code VHDL
en termes de graphes
• Extraire une couverture
minimale des graphes
• Exprimer les chemins
en contraintes
• Résoudre les contraintes
et générer les stimuli et les
sorties
• Validation logicielle puis matérielle
…
V := ‘1’
S <= V
S = ‘1’
…

– Résultats
• Implémentation d’un prototype logiciel GENESI
• 2 contrats/projets de recherche
• Publications dans des conférences internationales
Entrées Sorties

 Axe 2 : Aide à la décision
– Motivations
– Vision
– Résultats
Aide à la décision
UMR CNRS 6134 SPE - Équipe « EnR »

– Motivations
• Recherche d’un processus d’aide à la décision efficient
lors du montage et la réalisation de projets de grande
dimension
– Centrales photovoltaïques, fermes éoliennes
• Conflits d’usage sous-estimés et manque d’acceptation
sociale
Besoin d’une approche pluridisciplinaire : EnR, Economie,
Recherche opérationnelle, Informatique

– Motivations
• Utilisation des méthodes d'Aide MultiCritère à la
Décision (AMCD)
– Recherche de solutions de compromis, satisfaisantes plutôt
qu’optimales
Critère
j1 j2 ... jn
Alternative
a1 g1(a1) g2(a1) ... gn(a1)
a2 g1(a1) g2(a2) ... gn(a1)
... ... ... ... ...
an g1(an) g2(an) ... gn(an)
Echelles de
valeurs, seuils,
pondérations.

– Motivations
• Plateforme logicielle générique d‘AMCD
– Decision Deck : http://www.decision-deck.org
• Standard informatique pour représenter les données
– XMCDA : standard de données permettant de représenter les
données d’AMCD

– Motivations
Etude des langages de représentation des connaissances
• Formaliser un processus de décision pour un agent
intelligent
• Améliorer la connaissance des données à
disposition des acteurs du processus
• Faciliter la recherche et la remontée automatique
d’information
• Illustrer la réalité de l’avènement d’une
gouvernance électronique

– Résultats
• 1 sujet de thèse en collaboration avec 1 économiste
• Prototype logiciel , Projet « Decision-Deck »
• Conférences internationales, publication dans une
revue de rang A
• Organisation des 73èmes journées de l’AMCD (Aide
MultiCritère à la Décision) couplées aux 8èmes journées
de travail du projet « Decision Deck »
– Recherche opérationnelle, Economie, Informatique

 Axe 3 : Modélisation de phénomènes
environnementaux
– Problématiques
– Motivations
– Applications et résultats
2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014
Modélisation de phénomènes environnementaux
UMR CNRS 6134 SPE - Équipe « EnR »
Intelligence artificielle

environnementaux
• Cyril VOYANT : « Prédiction de séries temporelles de
rayonnement solaire global et de production d’énergie
photovoltaïque à partir de réseaux de neurones artificiels »
• Wani TAMAS : « Prévision des concentrations de polluants
atmosphériques en Corse »
• Kahina DAHMANI : « Utilisation des réseaux de neurones
artificiels pour l’estimation du potentiel solaire »

environnementaux
– Problématiques
• Données
• Sélection de variables
• Hybridation de modèles

Algorithme
d’apprentissage
supervisé

ARIMA, ARMA
Résolution
temporelle
Résolution
spatiale
0,01 km
0,1 km
1 km
10 km
100 km
0,1 h 1 h 10 h 100 h 100 h
persistance
ANN
NWP
Global
Méso-échelle
Micro-échelle

environnementaux
– Motivations : Cyril VOYANT
• Prédiction des ressources : soleil et vent
– Gestion optimale de la transition entre énergies intermittentes
et conventionnelles
– Construire un outil de prédiction adaptable à différentes
localités et à différents horizons
– Horizons susceptibles d’intéresser un gestionnaire de réseau :
j+1, h+24, h+1 et m+5

environnementaux
– Applications et résultats : Cyril VOYANT
Villes Base Période Variables
exogènes
(mesurées + ALADIN)
Ajaccio horaire 1971 à 1989
et 1998 à 2007
P,N,T,Ws,Wd,
PKW,RP,RH,Su
Bastia horaire 1998 à 2007 idem
Marseille horaire 1998 à 2007 idem
Montpellier horaire 1998 à 2007 idem
Nice horaire 1998 à 2007 idem

environnementaux
– Applications et résultats : Cyril VOYANT
Horizon
Stationna-
risation
Variables
exogènes
(mesurées
+ ALADIN)
Hiérarchie des
prédicteurs
Intérêt
Erreur
(nRMSE)
j+1 oui Su,N,RH
PMC>ARMA>
persistance
++ 23,4%
h+1 oui N,P,RP
Hybride
PMC/ARMA >
PMC>ARMA>
persistance
+++ 14,9%
h+24 oui
PMC>ARMA>
persistance
+ 27,3%
m+5 non
PMC> ARMA>
persistance
+ 20,2%
2010
2011
2012
2012
2012
2013
2014
2014
5-Year Impact Factor: ~5

environnementaux
– Motivations : Wani TAMAS
• Prédiction de pics de pollutions
– Qualitair Corse : Association Agréée de Surveillance de la
Qualité de l‘Air (AASQA) en Corse
– Besoin d’un outil de prévision de concentration de polluants
atmosphériques adapté
– Anticiper la formation de pics de pollution et permettre
l’information des citoyens et des autorités

environnementaux
– Applications et résultats : Wani TAMAS
Ville Stations Catégorie
Hauteur niveau
moyen de la
mer
Polluants
mesurés
Bastia
Giraud Urbain 60 m
NO2 O3 PM10
SO2
Montesoro périurbain 47 m NO2 O3 PM2.5
St Nicolas Trafic 5 m NO2 PM10
La Marana Industriel 15 m
NO2 O3 PM10
SO2
Venaco Venaco Rural 653 m
NO2 O3 PM10
PM2.5
Ajaccio
Canetto Urbain 39 m
NO2 O3 PM10
SO2
Sposata périurbain 60 m NO2 O3
Piataniccia Industriel 30 m
NO2 O3 PM10
SO2
Diamant Trafic 12 m NO2 PM10

environnementaux
Cas horaire
W. Tamas et al., « Urban
ozone concentration
forecasting with artificial
neural network in Corsica »,
International Conference
EENVIRO, 2013
Résultats comparables à la littérature

environnementaux
• Hybridation de modèles
– Développement de modèles partiels
par classification capturant certains
aspects du système
– Création de scenarii de prédiction à
partir de ces modèles partiels
Détection de pics
W. Tamas et al., « Combinaison of
multilayer perceptron and
clustering models for PM10, O3
and NO2 hourly concentration
forecasting improvement in high
concentration situations »,, 2015
5-Year Impact Factor: 4.275

UdCPP/GSÜ/CNRS/MAE 3516/12/2014

environnementaux
• Développement d’outils logiciels
– Recherche et développement
» Gestion et visualisation de données/résultats
» Expérimentations et archivage
– Application web : Aurélia BALU
» Aide au prévisionniste

environnementaux

environnementaux
– Motivations : Kahina DAHMANI
• Estimation du rayonnement incliné
– Complexité de développer des modèles convertissant
rayonnement solaire global horizontal en rayonnement incliné
– Causes
» Radiation réfléchie par le sol
» Partie du ciel non visible pour une surface inclinée
» Données relativement rares

 Motivations
b
Diffus réfléchi
par le sol
Diffus du ciel
inclinaison
normal
DirecteAérosols
Fins nuages
Nuages
Radiation solaire réfléchie
vers l’espace
Molécules d’air
Radiation diffuse
anisotropique
Radiation directe
PLAN HORIZONTAL PLAN INCLINE

environnementaux
– Applications et résultats : Kahina DAHMANI
Villes Base Période Inclinaison
Vignola/Ajaccio horaire, 10 min depuis 2007 45° et 60°
Bouzareah/Alger 5 min
avril 2011
à mars 2013
36,8°

environnementaux
– Applications et résultats : Kahina DAHMANI
• Base 10 min à Vignola/Ajaccio : nRMSE ~ 9% pour la
configuration optimale.
• Base horaire à Vignola/Ajaccio : nRMSE ~ 6% pour la
configuration optimale
• Base 5 min à Bouzareah/Alger : nRMSE ~ 8% pour la
configuration optimale
Résultats comparables à la littérature2014
2013
2013
5-Year Impact Factor: ~5

Partie 3 : Perspectives de
recherche
Aide à la décision, smart grids,
prédiction

Partie 3 : Perspectives de recherche
 Aide à la décision
– Organiser une manifestation scientifique
• Recherche opérationnelle, Economie, Informatique
– Possibilités
• Journées de l’AMCD (Aide MultiCritère à la Décision)
– http://www.cs.put.poznan.pl/ewgmcda
– http://www.euro-online.org
• Workshop du projet « Decision Deck »
– http://www.decision-deck.org/project/

 Aide à la décision
– Proposition de co-diplôme : Master Recherche
• M2 OSIL : Optimisation des Systèmes Industriels et
Logistiques
• Pr. Vincent MOUSSEAU
• http://www.lgi.ecp.fr/~mousseau/OSIL/pmwiki-
2.1.27/pmwiki.php/Main/HomePage

 Energies Renouvelables
– Insertion de moyens de production utilisant des sources
intermittentes (aussi appelées « fatales ») pose plusieurs pbs
• pas de puissance garantie : obligation de faire appel en permanence à d’autres
moyens de production en réserve
• intermittence: obligation de compenser les variations de puissance par d’autres
centrales disposant de réserve et capables de réagir immédiatement
• sensibilité aux chutes de tension et de fréquence induisant des coupures
d’électricité et l’augmentation des incidents
• non participation à la stabilité du réseau électrique et à la qualité du courant
Pilotage des « smart grids » ou réseaux intelligents

 Pilotage des « smart grids » ou réseaux
intelligents
– Etablissement d’un « benchmark »
– Hiérarchisation des différents prédicteurs
– Définition de stratégies de gestion intelligente de
l'énergie, et donc d'algorithmes, au sein des
outils de contrôle-commande
Prédiction, aide à la décision, VHDL
H2020

Réseau
HTA 15kV
Poste de
livraison
Charge PO.1
Bureaux INSEME
18 kW max
Charge PO.2
Logements
36 kW max
PV 28 MYRTE
19 kWc
PV sur toiture
terrasse 1
5 kWc
Ombrière PV3
10 kWc
Châssis PV1
10 kWc
Tracker MCPV
3 kWc
Trackers PV
10 kWc
Tracker HCPV
8 kWc
EOLIENNES
2 x
3,5kW
Stockage
Chaleur
100 kWh
100 kWth
Centrale
TH 1
100 kWth
Centrale
TH 2
100 kWth
Turbine ORC
esclave
10 kWc
Batterie Plomb
60 kWh
8 kW

Hall central
Stockages
Ombrière
PV
Châssis
M-CPV
Voile
H-CPV
Trackers
PV
Stockages
inertiels
Châssis PV
(réserve)
Châssis PV
(réserve)
Millener
Toiture PV -
Solion

 Perspectives
– Prédiction de vitesses de vent
– Impacts des polluants sur la productivité
des systèmes énergétiques solaires
– Couplage de modèles de prédiction
statistiques et modèles de chimie
transport

 Perspectives
– Laboratoire d’aérologie (LA/OMP, CNRS / Université Paul Sabatier) et
du laboratoire Sciences pour l'environnement (SPE, CNRS / Université
de Corse)
– 1er simulateur européen de propagation à grande échelle des feux de
forêt
• http://forefire.univ-corse.fr/

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