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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 1 UdCPP/GSÜ/CNRS/MAE 16/12/2014

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

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Christophe PAOLI, MCF – HDR informatique

Contribution informatique ensciences pour l'environnement

-

Séminaire de Recherche-

Université GalatasarayDépartement 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

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Partie 1 : Parcours professionnel

Enseignement

Vice-doyen relations entreprises, InnovationWebmaster, Dématérialisation

Directeur du département info.

ETIGSÜMAE

Algorithmique, programmation, gestion de projetTh. des

lang.

MCF Informatique / FST / UdC PPATER

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

ResponsableLicence 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 SPEÉquipe « mod. et simulation »

UMR CNRS 6134 SPE Équipe « EnR »

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Christophe PAOLI, MCF – HDR informatique

Partie 2 : Activités de recherche

Test de systèmes électroniques, Aide à la décision, Modélisation de phénomènes

environnementaux

16/12/2014 UdCPP/GSÜ/CNRS/MAE 5

Partie 2 : Activités de recherche

Axe 1 : Test de systèmes électroniques

– Motivations

– Vision

– Résultats

6UdCPP/GSÜ/CNRS/MAE16/12/2014

Entrées Sorties

2001 2002 2003 2004 2005

Test de systèmes électroniques

UMR CNRS 6134 SPEÉquipe « mod. et simulation »

VHDLif (in_1 = ‘1’) then ….

out_2 <= ‘0’;

Partie 2 : Activités de recherche

Axe 1 : Test de systèmes électroniques – Vision

• Modéliser le code VHDLen termes de graphes

• Extraire une couverture minimale des graphes

• Exprimer les chemins en contraintes

• Résoudre les contraintes et générer les stimuli et lessorties

• Validation logicielle puis matérielle

16/12/2014 UdCPP/GSÜ/CNRS/MAE 7

…V := ‘1’S <= VS = ‘1’

Partie 2 : Activités de recherche

Axe 1 : Test de systèmes électroniques

– Résultats

• Implémentation d’un prototype logiciel GENESI

• 2 contrats/projets de recherche

• Publications dans des conférences internationales

16/12/2014 UdCPP/GSÜ/CNRS/MAE 8

Entrées Sorties

Partie 2 : Activités de recherche

Axe 2 : Aide à la décision

– Motivations

– Vision

– Résultats

9UdCPP/GSÜ/CNRS/MAE16/12/2014

Aide à la décision

UMR CNRS 6134 SPE - Équipe « EnR »

Partie 2 : Activités de recherche

Axe 2 : Aide à la décision

– 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

10UdCPP/GSÜ/CNRS/MAE16/12/2014

Besoin d’une approche pluridisciplinaire : EnR, Economie, Recherche opérationnelle, Informatique

Partie 2 : Activités de recherche

Axe 2 : Aide à la décision

– Motivations

• Utilisation des méthodes d'Aide MultiCritère à la Décision (AMCD)

– Recherche de solutions de compromis, satisfaisantes plutôt qu’optimales

11UdCPP/GSÜ/CNRS/MAE16/12/2014

Critère

j1 j2 ... jn

Alt

ern

ati

ve 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.

Partie 2 : Activités de recherche

Axe 2 : Aide à la décision

– 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

12UdCPP/GSÜ/CNRS/MAE16/12/2014

Partie 2 : Activités de recherche

Axe 2 : Aide à la décision

13UdCPP/GSÜ/CNRS/MAE16/12/2014

Partie 2 : Activités de recherche

Axe 2 : Aide à la décision

14UdCPP/GSÜ/CNRS/MAE16/12/2014

Partie 2 : Activités de recherche

Axe 2 : Aide à la décision

15UdCPP/GSÜ/CNRS/MAE16/12/2014

Partie 2 : Activités de recherche

Axe 2 : Aide à la décision

16UdCPP/GSÜ/CNRS/MAE16/12/2014

Partie 2 : Activités de recherche

Axe 2 : Aide à la décision

17UdCPP/GSÜ/CNRS/MAE16/12/2014

Partie 2 : Activités de recherche

Axe 2 : Aide à la décision

18UdCPP/GSÜ/CNRS/MAE16/12/2014

Partie 2 : Activités de recherche

Axe 2 : Aide à la décision

19UdCPP/GSÜ/CNRS/MAE16/12/2014

Partie 2 : Activités de recherche

Axe 2 : Aide à la décision

– Motivations

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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

Partie 2 : Activités de recherche

Axe 2 : Aide à la décision

– 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

21UdCPP/GSÜ/CNRS/MAE16/12/2014

Partie 2 : Activités de recherche

Axe 3 : Modélisation de phénomènes environnementaux

– Problématiques

– Motivations

– Applications et résultats

22UdCPP/GSÜ/CNRS/MAE16/12/2014

2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014

Modélisation de phénomènes environnementaux

UMR CNRS 6134 SPE - Équipe « EnR »

Intelligence artificielle

Partie 2 : Activités de recherche

Axe 3 : Modélisation de phénomènes 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 »

16/12/2014 UdCPP/GSÜ/CNRS/MAE 23

Partie 2 : Activités de recherche

Axe 3 : Modélisation de phénomènes environnementaux – Problématiques

• Données

• Sélection de variables

• Hybridation de modèles

16/12/2014 UdCPP/GSÜ/CNRS/MAE 24

16/12/2014 UdCPP/GSÜ/CNRS/MAE 25

Partie 2 : Activités de recherche

Algorithme d’apprentissage

supervisé

Partie 2 : Activités de recherche

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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

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Partie 2 : Activités de recherche

Partie 2 : Activités de recherche

Axe 3 : Modélisation de phénomènes 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

28UdCPP/GSÜ/CNRS/MAE16/12/2014

Partie 2 : Activités de recherche

Axe 3 : Modélisation de phénomènes environnementaux

– Applications et résultats : Cyril VOYANT

16/12/2014 UdCPP/GSÜ/CNRS/MAE 29

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

Partie 2 : Activités de recherche

16/12/2014 UdCPP/GSÜ/CNRS/MAE 30

Axe 3 : Modélisation de phénomènes environnementaux

– Applications et résultats : Cyril VOYANT

HorizonStationna-

risation

Variables

exogènes

(mesurées

+ ALADIN)

Hiérarchie des

prédicteursIntérêt

Erreur

(nRMSE)

j+1 oui Su,N,RHPMC>ARMA>

persistance++ 23,4%

h+1 oui N,P,RP

Hybride

PMC/ARMA >

PMC>ARMA>

persistance

+++ 14,9%

h+24 ouiPMC>ARMA>

persistance+ 27,3%

m+5 nonPMC> ARMA>

persistance+ 20,2%

20102011

2012

20122012

2013

2014

2014

5-Year Impact Factor: ~5

Partie 2 : Activités de recherche

Axe 3 : Modélisation de phénomènes 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

31UdCPP/GSÜ/CNRS/MAE16/12/2014

Partie 2 : Activités de recherche

16/12/2014 UdCPP/GSÜ/CNRS/MAE 32

Axe 3 : Modélisation de phénomènes environnementaux

– Applications et résultats : Wani TAMAS

Ville Stations Catégorie

Hauteur niveau

moyen de la

mer

Polluants

mesurés

Bastia

Giraud Urbain 60 mNO2 O3 PM10

SO2

Montesoro périurbain 47 m NO2 O3 PM2.5

St Nicolas Trafic 5 m NO2 PM10

La Marana Industriel 15 mNO2 O3 PM10

SO2

Venaco Venaco Rural 653 mNO2 O3 PM10

PM2.5

Ajaccio

Canetto Urbain 39 mNO2 O3 PM10

SO2

Sposata périurbain 60 m NO2 O3

Piataniccia Industriel 30 mNO2 O3 PM10

SO2

Diamant Trafic 12 m NO2 PM10

Partie 2 : Activités de recherche

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Axe 3 : Modélisation de phénomènes environnementaux

– Applications et résultats : Wani TAMAS

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

Partie 2 : Activités de recherche

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Axe 3 : Modélisation de phénomènes environnementaux

– Applications et résultats : Wani TAMAS

• 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 concentrationforecasting improvement in high concentration situations »,, 2015

5-Year Impact Factor: 4.275

Partie 2 : Activités de recherche

UdCPP/GSÜ/CNRS/MAE 3516/12/2014

Partie 2 : Activités de recherche

16/12/2014 UdCPP/GSÜ/CNRS/MAE 36

Axe 3 : Modélisation de phénomènes environnementaux

– Applications et résultats : Wani TAMAS

• Développement d’outils logiciels – Recherche et développement

» Gestion et visualisation de données/résultats

» Expérimentations et archivage

– Application web : Aurélia BALU

» Aide au prévisionniste

Partie 2 : Activités de recherche

16/12/2014 UdCPP/GSÜ/CNRS/MAE 37

Axe 3 : Modélisation de phénomènes environnementaux

– Applications et résultats : Wani TAMAS• Développement d’outils logiciels

Partie 2 : Activités de recherche

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Axe 3 : Modélisation de phénomènes environnementaux

– Applications et résultats : Wani TAMAS• Développement d’outils logiciels

Partie 2 : Activités de recherche

Axe 3 : Modélisation de phénomènes 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

39UdCPP/GSÜ/CNRS/MAE16/12/2014

Partie 2 : Activités de recherche

Motivations

16/12/2014 UdCPP/GSÜ/CNRS/MAE 40

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

Partie 2 : Activités de recherche

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Axe 3 : Modélisation de phénomènes environnementaux

– Applications et résultats : Kahina DAHMANI

Villes Base Période Inclinaison

Vignola/Ajaccio horaire, 10 min depuis 2007 45° et 60°

Bouzareah/Alger 5 minavril 2011

à mars 201336,8°

Partie 2 : Activités de recherche

Axe 3 : Modélisation de phénomènes 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

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Résultats comparables à la littérature 2014

2013

2013

5-Year Impact Factor: ~5

Christophe PAOLI, MCF – HDR informatique

Partie 3 : Perspectives de recherche

Aide à la décision, smart grids, prédiction

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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/

UdCPP/GSÜ/CNRS/MAE 4416/12/2014

Partie 3 : Perspectives de recherche

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

16/12/2014 UdCPP/GSÜ/CNRS/MAE 45

Partie 3 : Perspectives de recherche

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

16/12/2014 UdCPP/GSÜ/CNRS/MAE 46

Pilotage des « smart grids » ou réseaux intelligents

Partie 3 : Perspectives de recherche

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

UdCPP/GSÜ/CNRS/MAE 4716/12/2014

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)

MillenerToiture PV -

Solion

Partie 3 : Perspectives de recherche

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

UdCPP/GSÜ/CNRS/MAE 5016/12/2014

Partie 3 : Perspectives de recherche

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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Partie 3 : Perspectives de recherche

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