L’utilisation des charges de manière active et intelligente et leur gestion optimale sont parmiles préoccupations majeures des gestionnaires, des fournisseurs, des commercialisateurs et desconsommateurs d’énergie, et constitue l’un de axes privilégies du projet smart-grid.L’objectif de cette thèse est de développer et réaliser un système de pilotage des charges desbâtiments résidentiels ou tertiaires en temps réel en utilisant des réseaux de capteurs sans fil. Lesméthodes de gestion de charge ont été développées afin de minimiser les pics de consommation,maintenir le confort thermique et minimiser le coût global de consommation. Une conception dusystème de gestion des charges en temps réel sans fil a été proposée avec la communicationstandardisée ZigBee. Des démonstrateurs basés sur la régulation adaptative des chauffages et desclimatisations d’une part et sur une méthode de délestage doux pour des cuisinières d’autre part ontété développés. Le prototype du système proposé a été réalisé et testé lors de campagnes demesures sur un appartement expérimental afin de montrer l’intérêt et les performances des méthodesproposées. Le système développé permet d’éviter l’utilisation des modèles prédictifs qui sont trèsdifficiles à identifier et à reconfigurer en cas d’ajout de nouveaux appareils électriques dans lesbâtiments contrôlés. / Load management in an active and intelligent way is one of the major concerns of distributionsystems operators, suppliers and consumers of energy, particularly in the context of the smart-gridproject.The aim of this thesis is to develop and implement a real-time energy management systembased on wireless sensor networks in buildings (residential and tertiary sector). The methods of loadmanagement have been developed to minimize peak demand, maintain thermal comfort, andminimize the cost of consumption. A concept of real-time load management using a wireless sensornetwork has been proposed, based on the ZigBee communication standard. Demonstrators ofadaptive control of heating and air conditioning and of intelligent load shedding for electrical cookershave been developed. The prototypes of the proposed systems have been built and tested on anexperimental apartment to demonstrate the usefulness and effectiveness of these methods. Thedeveloped system allows to avoid the use of predictive models that are very difficult to identify andself-reconfigure when new electrical devices are added in a building.

Les outils actuels de gestion en temps réel des réseaux s’appuient sur deux outils logiciels : les logiciels de prévision météorologique et les logiciels de simulation hydraulique. L’usage des premiers est une cause importante d’imprécision et d’incertitude, l’usage des seconds oblige à des pas temporels de décision importants du fait de leur besoin en temps de calcul. Cette façon de procéder fait que les résultats obtenus sont généralement éloignés de ceux attendus. L’idée force du projet CARDIO est de changer de paradigme de base en abordant la problématique par la face « automatique » plutôt que par celle « hydrologie ». L’objectif est de rendre possible la réalisation d’un grand nombre de simulations en des temps très courts (quelques secondes) permettant de se passer des prévisions météorologiques en utilisant directement les données pluviométriques recueillies en temps réel. L’objectif est de parvenir à un système où la prise de décision est réalisée à partir de données fiables et où la correction de l’erreur est permanente. / Generally, real-time management of sewer systems uses two main tools. The first software one, dedicated to weather forecast is known by their imprecision and uncertainty. The main issue of the second one concerns their computational complexity, which becomes a burden, as they require temporal important steps of decision. This leads to an important problem, where the obtained results are generally different from the really waited ones. The main idea and objective of the CARDIO project, which are the core of this thesis, is to deal with this important problem using a new paradigm based on “automatic” concepts rather than applied from “hydrology” point of view. Such approach allows the realization of a large amount of numerical simulation in a fast way during a very short time (a few seconds). This allows dispensing of weather forecast by using real-time meditative pluviometric data directly. The objective is to achieve a system where the decision-making is made based on reliable data and also, the error correction is permanent.

A human brain has billions of processing elements operating simultaneously; the only practical way to model this computationally is with a massively-parallel computer. A computer on such a significant scale requires hundreds of thousands of interconnected processing elements, a complex environment which requires many levels of monitoring, management and control. Management begins from the moment power is applied and continues whilst the application software loads, executes, and the results are downloaded. This is the story of the research and development of a framework of scalable management tools that support SpiNNaker, a novel computing architecture designed to model spiking neural networks of biologically-significant sizes. This management framework provides solutions from the most fundamental set of power-on self-tests, through to complex, real-time monitoring of the health of the hardware and the software during simulation. The framework devised uses standard tools where appropriate, covering hardware up / down events and capacity information, through to bespoke software developed to provide real-time insight to neural network software operation across multiple levels of abstraction. With this layered management approach, users (or automated agents) have access to results dynamically and are able to make informed decisions on required actions in real-time.