inria_olivier trebucq_bilan énergétique de la ville numérique
DESCRIPTION
Intervention dans le cadre de Metro'num, la rencontre des services numériques urbains et territoriaux, les 8 & 9 décembre 2011 à BordeauxTRANSCRIPT
Metro’Num BordeauxMetro’Num Bordeaux
Atelier Services numériques & Gains énergétiques
Olivier Trébucq
9 décembre 2011
Centres de recherche Inria
Inria PARIS - Rocquencourt
Inria LILLENord Europe
Inria NANCYGrand Est
2
Inria RENNESBretagne
Atlantique
Inria BORDEAUXSud-Ouest
Inria SACLAYÎle-de-France
Inria GRENOBLE Rhône-Alpes
Inria SOPHIA ANTIPOLISMéditerranée
Les chiffres clés
4,290Personnes (dont 60 % salariés
d’Inria)
Equipes associées dans le monde entier
69Centres de Recherche en france
8
180
Conférencesinternationales
41
271
3
Equipes projets180
Publicationsscientifiques
4,850
UN BUDGET DE
Brevets en activité (au total)
271
252 M€Dont plus de 26% de ressources propres
Scientifiques
3,4301000 Doctorants100 Post-Doctorants300 ingénieurs R&D
Digital Science & Cleantech
Data management
Modeling / Simulation
Predictive scenarios
Observation / environment
measurement
Pollution and waste
Diagnosis & Recommendations
VisualizationLocalization
and production of
resources
Use and optimization of the needs
More and more Data : Data information and knowledge management
= From raw Data to Information
Data collect : Data mining, large scale distributed networks, sensor networksData transportation, Storage, Analysis (links), Transformation (aggregation ..)
Environmental data are : massive and heterogeneous, subject to dynamic changes (spatial and temporal classification tools)
Simulations : Modeling – Digital algorithms
Digital Science & Cleantech
Simulations : Modeling – Digital algorithms
Predictions: Numerical computing
Recommendations/Decisions making: with uncertainty – stochastic calculations – multi criteria
Visualizations: data, simulations, environment, predictive scenarios
Need of high performance calculations > national initiative with OSEO
- 6
= Modélisation, prédiction et optimisation• de la production • du réseau• des investissements
� Optimisation de la production électrique• Gestion de la production électrique court, moyen ou long terme, modèles et calculs
robustes (centrales, barrages, éolien)
Optimisation des réseaux
• Dimensionnement d’un réseau (sécurisation / re-routages, intégration de contraintes comme les délais de communication)
• Localisation des sites (compromis : proximité, coûts …)
� Calcul aléatoire, apprentissage, simulation d’événements rares• Estimation des consommations des abonnés (annuelles puis journalières)• Estimation des prix d’options sur les marchés financiers de l’énergie
� Modélisation et résolution de très grands problèmes stochastiques combinatoires
• Placement des arrêts et des recharges nucléaires
= Modélisation et prédiction pour l’intégration des EnR
• Modélisation des prévisions (vent, ensoleillement et physique de la turbulence)
• Modélisation de l’aérodynamisme des pâles éoliennes
Intégration des Energies Renouvelables
• Optimisation de l’emplacement d’un parc d’éoliennes en fonction du vent
• Modèles d’analyse de la demande et simulation de scénarios pour tester la robustesse des outils de production
• Simulation des cours d’eaux / rejets des centrales
= Collecte de données, Diagnostics, Gestion
• Réseaux de capteurs, réseaux domotiques autonomes
• Intégration de données et de connaissances distribuées sur le Web: Architecture cloud pour analyser les données d’usage de l’énergie
• Analyse des données massives et souvent incomplètes (identification des liens,
Gestion des donnéesCollecte, programmation & supervision
• Analyse des données massives et souvent incomplètes (identification des liens, corrélations, causalités etc..)
• Sécurisation des données
• Visualisation d’un grand nombre de données (graphes)
• Collecte et traitement des données pour l'adaptation dynamique de systèmes: infrastructure logicielle distribuée permettant de comprendre, contrôler et optimiser la consommation énergétique en temps réel selon les besoins de l'utilisateur
• Diagnostics & Supervision/Gestion autonome des réseaux
• Internet des objets, objets (terminaux et plus) communicants
• Optimisation de la consommation d'une habitation
• Perception d’action et de communication
Smart Homes / smart cities
• Perception d’action et de communication
• Prise de décisions & Interactions homme-machine
• Intégration de recommandations orientées services
Collaborations avec des PME
‘’ Thanks to the expertise of INRIA in numerical optimization, the Joint-Lab
Collaboration avec des PME
‘’ Thanks to the expertise of INRIA in numerical optimization, the Joint-Lab
METIS boosts Artelys abilities to bring innovative operational tools to
the international market ‘’ Arnaud Renaud CEO Artelys
� Optimisation en avenir incertain de la gestion de systèmes énergétiques (production, transport et stockage): prévision de charge et de prix, planification de la production, optimisation des investissements
Collaboration avec des PME & start-ups
VALOREM / Modélisation de l’éolien
PROBAYES / Prévision des comportements : classification, apprentissage, intégration des contraintes complexes (chauffage urbain, chauffe-eau, etc…)
TECHNOSENS / Box de solutions personnalisables (gestion intégrée TECHNOSENS / Box de solutions personnalisables (gestion intégrée TV, téléphone, énergie)
WATTECO / Micro-modems de communication par Courant Porteur en Ligne (CPL) dédiés à la gestion énergétique de l’habitat
LUCEOR / Logiciels et algorithmes dans les nœuds de réseau (routeurs sans fil), dans les consoles d’administration de réseau, ou dans les terminaux d’accès au réseau. Protocole Mesh OLSR
HiKOB (start-up) : sensor networking and embedded wireless measure
Etc..
Le 8 Mars 2012Rencontre Inria-Industrie
Sciences numériques & Efficacité énergétique
« Smart-grids + Green-IT + Smart Homes »
Partenaires : OSEO – Tenerrdis - Minalogic
Lieu : INRIA Grenoble