Titre de projet : Conception d’un système de détection et de réduction des pertes énergétiques dans les micro-réseaux urbains à l’aide de capteurs IoT et d’algorithmes d’optimisation distribuée

Project Abstract

Cette étude présente la conception et l’évaluation d’un système intelligent de détection et de réduction des pertes énergétiques dans les micro-réseaux urbains, s’appuyant sur une architecture distribuée intégrant des capteurs IoT, des mécanismes de collecte de données en temps réel et des algorithmes d’optimisation adaptés aux contraintes des réseaux locaux. Le système vise à réduire les pertes techniques et économiques en identifiant promptement les anomalie de tension, d’angle de puissance et de courant, ainsi que les pertes non techniques associées à la gestion inefficace des flux énergétiques. L’approche proposée repose sur une modélisation holistique des micro-réseaux, incluant les sources distribuées, les charges dynamiques, les interfaces de connexion et les chaînes de mesure, afin de refléter fidèlement le comportement du réseau sous diverses conditions opérationnelles. Les capteurs IoT déployés offrent une granularité spatiale et temporelle élevée, permettant la surveillance continue des paramètres électriques et environnementaux. Les données collectées sont transmises vers des nœuds de calcul distribués qui exécutent des algorithmes d’optimisation décentralisés, adaptés à des environnements à faible latence et à contrainte de bande passante. Parmi ces algorithmes, des méthodes d’allocation optimale des ressources, d’ordonnancement des charges et de réinjection/absorption d’énergie dans les micro-réseaux sont employés pour minimiser les déperditions tout en respectant les contraintes de fiabilité, de sécurité et de qualité de service. Le cadre algorithmique intègre également des mécanismes d’estimation d’incertitude et de détection d’anomalies, afin de distinguer les variations normatives des dérives dues à des défaillances potentielles. Une dimension d’apprentissage automatique est introduite pour adapter les modèles en fonction des profils de consommation, des comportements des acteurs et des conditions météorologiques, améliorant ainsi la robustesse et la capacité prédictive du système. L’évaluation expérimentale combine des simulations basées sur des modèles authentiques de micro-réseaux et des tests pilotes sur un réseau urbain réel, afin de quantifier les gains énergétiques, la réduction des coûts et l’impact sur la stabilité du réseau. Les résultats préliminaires indiquent une réduction significative des pertes en fonctionnement continu et une amélioration de l’efficacité opérationnelle grâce à une coordination fine entre détection précoce, diagnostic et action corrective. L’étude discute les compromis entre complexité algorithmique, coût d’implémentation et scalabilité, en proposant des architectures modulaires facilitant l’intégration progressive dans les infrastructures existantes. Enfin, le travail ouvre des perspectives pour l’intégration avec les standards de gestion des réseaux intelligents (smart grids), la cybersécurité des systèmes distribués et l’interopérabilité avec des systèmes de stockage décentralisés, offrant une solution réutilisable et adaptable à différentes configurations urbaines et scénarios de croissance énergétique.

Project Overview

What This Project Is About

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This project explores how small urban electrical networks can be watched and improved using simple sensors and smart decision rules. It looks at detecting waste, predicting problems, and guiding energy use to keep power reliable and cheaper for city neighborhoods.

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The Problem It Addresses

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Urban micro-grids can lose energy due to poor monitoring and inefficient energy routing. Without timely data and smart choices, costs rise and power quality suffers. The project aims to close this gap with affordable sensing and straightforward optimization ideas.

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Objectives of the Project

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1. Identify where energy losses happen in a small urban network.
2. Set up simple sensors to measure voltage, current, and basic usage.
3. Develop easy-to-follow rules to reduce waste and balance supply and demand.
4. Evaluate how performance improves using the proposed methods.
5. Provide a clear guide for implementing the system in a real city block.

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What You Will Do Step by Step

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1. Review basic concepts in energy networks and sensing. 2. Design a small test network and choose sensors. 3. Collect data on energy flow and losses. 4. Create simple data processing steps to identify waste. 5. Build basic optimization rules to reroute or reduce demand. 6. Simulate different scenarios to test the rules. 7. Analyze results and compare with the baseline. 8. Document findings and future steps.

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Expected Outcome

Deliverables include a working prototype setup, a straightforward set of optimization rules, and a report showing energy savings and reliability improvements. The project should demonstrate a practical path toward cleaner, cheaper urban energy for communities.