Cette thèse s’intéresse à la gestion décentralisée des données récoltées par les réseaux de capteurs dans le contexte des réseaux électriques intelligents (smart grids). Nous proposons une architecture décentralisée basée sur les systèmes multi-agents pour la gestion des données et de l’énergie dans un smart grid. En particulier, nos travaux traitent de la gestion des données des réseaux de capteurs dans le réseau de distribution d’un smart grid et ont pour objectif de lever deux verrous essentiels : (1) l'identification et la détection de défaillances et de changements nécessitant une prise de décision et la mise en œuvre des actions correspondantes ; (2) la gestion des grandes quantités de données qui seront récoltées suite à la prolifération des capteurs et des compteurs communicants. La gestion de ces informations peut faire appel à plusieurs méthodes, dont l'agrégation des paquets de données sur laquelle nous nous focalisons dans cette thèse. Nous proposons d’agréger (PriBaCC) et/ou de corréler (CoDA) le contenu de ces paquets de données de manière décentralisée. Ainsi, le traitement de ces données s'effectuera plus rapidement, ce qui aboutira à une prise de décision rapide et efficace concernant la gestion de l'énergie. La validation par simulation de nos contributions a montré que celles-ci répondent aux enjeux identifiés, notamment en réduisant le volume des données à gérer et le délai de communication des données prioritaires / This thesis focuses on the decentralized management of data collected by wireless sensor networks which are deployed in a smart grid, i.e. the evolved new generation electricity network. It proposes a decentralized architecture based on multi-agent systems for both data and energy management in the smart grid. In particular, our works deal with data management of sensor networks which are deployed in the distribution electric subsystem of a smart grid. They aim at answering two key challenges: (1) detection and identification of failure and disturbances requiring swift reporting and appropriate reactions; (2) efficient management of the growing volume of data caused by the proliferation of sensors and other sensing entities such as smart meters. The management of this data can call upon several methods, including the aggregation of data packets on which we focus in this thesis. To this end, we propose to aggregate (PriBaCC) and/or to correlate (CoDA) the contents of these data packets in a decentralized manner. Data processing will thus be done faster, consequently leading to rapid and efficient decision-making concerning energy management. The validation of our contributions by means of simulation has shown that they meet the identified challenges. It has also put forward their enhancements with respect to other existing approaches, particularly in terms of reducing data volume as well as transmission delay of high priority data
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2014TROY0010 |
| Date | 20 March 2014 |
| Creators | Matta, Natalie |
| Contributors | Troyes, Université libanaise, Jrad, Akil, Merghem, Leïla, Rahim-Amoud, Rana |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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