Algorithms for structuring and collecting electrical data, application to the detection of electricity theft on the SNE network
Algorithmes de structuration et de collecte de donnés électriques, application à la détection du vol d'électricité sur le réseau de la SNE
Résumé
Since decades, the architecture of the traditional power grid has not changed significantly. But The lack of real-time information and control of critical processes and assets causes blackouts and failures, which implies high costs to utilities. [1]. Smart Grid or intelligent networks is a term making a reference to the electric distribution which uses data-processing means of communication bidirectional and capacities [2], to provide good power quality, reduce costs and improve the reliability of the distribution network [3, 4]. The communication network is considered as an essential component and cornerstone of the intelligent networks [7]. The proposed subject is to establish an optimal network architecture for Smart Grid platform that will enable the integration of renewable energy, energy storage, the control of the demand, the modernization of the electricity grid, etc., while ensuring maintaining of the balance between production and consumption Considering the importance of the concept, we are interested by the study of the problem by using the network of wireless sensors ( WSN), this is an intelligent and low costs solution for the security, the monitoring, the automation of the building and the smart grid [8]. As part of this thesis, we will propose the network architecture models for the Smart Grid system. A study will be organized to estimate on an experimental zone their efficiencies and sureties. Moreover, the security setting is very important, as the smart gird uses computer networks to control and monitor electrical infrastructure. [9] We will study and propose algorithms to process information collected by their priority We also hope to be further focusing us on taking appropriate decisions by these sensors for better energy management. In order to optimize and reduce energy consumption, we will use the approach of Adhoc network with the algorithm of multicast power greedy clustering based on heuristics [10].
Depuis des décennies, l'architecture du réseau électrique traditionnel n'a pas fortement évolué. Mais le manque d'informations et de contrôle des processus critiques en temps réel provoque des pannes et des échecs, ce qui induit des coûts élevés pour les services publics [1]. Le Smart Grid ou réseaux intelligents est un terme faisant référence à la distribution électrique qui utilise des moyens de communications bidirectionnelles et des capacités informatiques [2], pour offrir une bonne qualité d'énergie, réduire les coûts et améliorer la fiabilité du réseau de distribution [3, 4]. Le réseau de communication est considéré comme un élément essentiel et pierre angulaire des réseaux intelligents [7]. Le sujet proposé vise à établir une architecture de réseau optimal pour une plateforme Smart Grid qui permettra l'intégration des énergies renouvelables, le stockage de l'énergie, la maitrise de la demande, la modernisation du réseau électrique, etc., tout en garantissant le maintien de l'équilibre entre production et consommation. Vu l'importance du concept, nous nous intéressons par l'étude de la problématique en utilisant le réseau de capteurs sans fil (WSN) qui est une solution intelligente et à faible coût pour la sécurité, la surveillance, l'automatisation du bâtiment et des réseaux intelligents [8]. Dans le cadre de cette thèse, nous proposerons des modèles d'architectures de réseau pour le système Smart Grid. Une étude sera mise en place afin d'évaluer sur une zone pilote leurs efficacités et suretés. D'ailleurs, le paramètre sécurité est très important, vu que le réseau intelligent utilise les réseaux informatiques pour contrôler et surveiller les infrastructures électriques [9]. Nous allons étudier et proposer des algorithmes permettant de traiter les informations collectées selon leur priorité. Nous comptons aussi aller plus loin en nous focalisant sur la prise des décisions adéquates par ces capteurs pour une meilleure gestion des énergies. Afin d'optimiser et réduire la consommation d'énergie, nous allons utiliser l'approche de réseau Adhoc avec l'algorithme de multicast power greedy clustering basé sur une heuristique [10].