Inria_Olivier Trebucq_Bilan énergétique de la ville numérique

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Intervention dans le cadre de Metro'num, la rencontre des services numériques urbains et territoriaux, les 8 & 9 décembre 2011 à Bordeaux

Intervention dans le cadre de Metro'num, la rencontre des services numériques urbains et territoriaux, les 8 & 9 décembre 2011 à Bordeaux

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  • 1. Metro’Num BordeauxAtelier Services numériques &Gains énergétiques Olivier Trébucq 9 décembre 2011
  • 2. Centres de recherche Inria Inria LILLE Nord Europe Inria PARIS - Rocquencourt Inria NANCY Grand Est Inria SACLAY Île-de-France Inria RENNES Bretagne Atlantique Inria GRENOBLE Rhône-AlpesInria BORDEAUX Sud-Ouest Inria SOPHIA ANTIPOLIS Méditerranée 2
  • 3. Les chiffres clés4,290 8 41 69Personnes Centres de Conférences Equipes associées(dont 60 % salariés Recherche en france internationales dans le monde entierd’Inria) 4,850 180 271 Equipes projets Brevets en activité Publications (au total) scientifiques 3,430 UN BUDGET DE Scientifiques 1000 Doctorants 100 Post-Doctorants 252 M€ 300 ingénieurs R&D Dont plus de 26% de ressources propres 3
  • 4. Digital Science & CleantechData management Observation / Pollution and environment waste measurementModeling / SimulationPredictive scenariosDiagnosis & Recommendations Localization Use andVisualization and optimization production of of the needs resources
  • 5. Digital Science & CleantechMore and more Data : Data information and knowledge management = From raw Data to Information Data collect : Data mining, large scale distributed networks, sensor networks Data transportation, Storage, Analysis (links), Transformation (aggregation ..) Environmental data are : massive and heterogeneous, subject to dynamic changes (spatial and temporal classification tools)Simulations : Modeling – Digital algorithmsPredictions: Numerical computingRecommendations/Decisions making: with uncertainty – stochasticcalculations – multi criteriaVisualizations: data, simulations, environment, predictive scenariosNeed of high performance calculations > national initiative with OSEO
  • 6. -6
  • 7. Optimisation des réseaux = 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)• 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
  • 8. Intégration des Energies Renouvelables = 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• 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
  • 9. Gestion des données Collecte, programmation & supervision = 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, corrélations, causalités etc..)• Sécurisation des données• Visualisation d’un grand nombre de données (graphes)• Collecte et traitement des données pour ladaptation dynamique de systèmes: infrastructure logicielle distribuée permettant de comprendre, contrôler et optimiser la consommation énergétique en temps réel selon les besoins de lutilisateur• Diagnostics & Supervision/Gestion autonome des réseaux
  • 10. Smart Homes / smart cities• Internet des objets, objets (terminaux et plus) communicants• Optimisation de la consommation dune habitation• Perception d’action et de communication• Prise de décisions & Interactions homme-machine• Intégration de recommandations orientées services
  • 11. Collaborationsavec des PME 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
  • 12. Collaboration avec des PME & start-upsVALOREM / Modélisation de l’éolienPROBAYES / Prévision des comportements : classification,apprentissage, intégration des contraintes complexes (chauffageurbain, chauffe-eau, etc…)TECHNOSENS / Box de solutions personnalisables (gestion intégréeTV, téléphone, énergie)WATTECO / Micro-modems de communication par Courant Porteur enLigne (CPL) dédiés à la gestion énergétique de l’habitatLUCEOR / Logiciels et algorithmes dans les nœuds de réseau(routeurs sans fil), dans les consoles d’administration de réseau, oudans les terminaux d’accès au réseau. Protocole Mesh OLSRHiKOB (start-up) : sensor networking and embedded wireless measure Etc..
  • 13. Le 8 Mars 2012 Rencontre Inria-IndustrieSciences numériques & Efficacité énergétique « Smart-grids + Green-IT + Smart Homes » Partenaires : OSEO – Tenerrdis - Minalogic Lieu : INRIA Grenoble