Analyse des mégadonnées dans les réseaux électriques intelligents (Big Data Analytics in Smart Grids)
Description de la recherche
Dans un contexte de pénétration croissante de production décentralisée, l’observabilité des réseaux électriques devient un enjeu majeur pour les gestionnaires de réseaux. En effet, le caractère incertain et local du renouvelable, combiné à des modifications structurelles au niveau de la demande (e.g. véhicules électriques), entraîne divers problèmes techniques sur les réseaux (congestions, etc.), qu’il convient de corriger (déplacement de charge, stockage, etc.).
Si la moyenne tension et le réseau de transport sont déjà bien équipés en dispositifs de comptage, on assiste à un déploiement massif de compteurs intelligents en basse tension, permettant de relever au quart d’heure la consommation et production (principalement éolienne et photovoltaïque) d’électricité. Le monde des Smart Grids est ainsi finalement rattrapé par les Big Data.
Dans ce contexte, le service de Génie Electrique de l’UMONS développe des outils permettant aux acteurs du marché de l’électricité (gestionnaires de réseaux, fournisseurs, producteurs, consommateurs, etc.) de comprendre et exploiter les données relevées. Il oriente sa recherche autour de trois thèmes :
- Regroupement de données (clustering) : définition de journées-types de production/consommation , etc.
- Prédiction (forecast) : prédiction en day-ahead des grandeurs électriques, etc.
- Bases de données imparfaites : bases de données « à trou », etc.
Mots-clés : Smart Metering data, forecast, clustering, imperfect databases, Smart grids