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Conference papers

Prédiction de l'activité humaine afin de réduire la consommation électrique de l'habitat

Javier Gil-Quijano Cédric Herpson 1 Nicolas Sabouret 1
1 SMA - Systèmes Multi-Agents
LIP6 - Laboratoire d'Informatique de Paris 6
Résumé : Nous présentons dans cet article un mécanisme d’apprentissage du comportement des appareils électriques dans le contexte d’une maison intelligente. L’objectif de ce mécanisme est de réduire la consommation d’énergie des appareils à effet différé (par exemple le chauffage) tout en maximisant le confort des habitants. Notre approche utilise un modèle prédictif de l’activité d’une famille au sein de son logement. Ce modèle est construit à partir des informations locales perçues par les appareils électriques. Après avoir présenté en détail notre mécanisme, nous procédons à l’évaluation de celui-ci au sein de la plateforme de simulation SMACH. La qualité du modèle prédictif est évaluée par sa capacité à prévoir les déplacements d’une famille sur différents intervalles de temps. La stratégie apprise par les appareils électrique est quant-a-elle comparée au sein du simulateur à la stratégie proposée par notre partenaire EDF. Les résultats obtenus, bien que préliminaires, indiquent que notre approche est à même de réduire la consommation électrique tout en maintenant un bon niveau de confort des habitants.
Document type :
Conference papers
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https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01291399
Contributor : Lip6 Publications <>
Submitted on : Monday, March 21, 2016 - 2:24:42 PM
Last modification on : Thursday, March 21, 2019 - 1:05:04 PM

Identifiers

  • HAL Id : hal-01291399, version 1

Citation

Javier Gil-Quijano, Cédric Herpson, Nicolas Sabouret. Prédiction de l'activité humaine afin de réduire la consommation électrique de l'habitat. dix-huitième édition des Journées Francophones sur les Systèmes Multi-Agents, Oct 2010, Mahdia, Tunisie. pp.43-53. ⟨hal-01291399⟩

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