Smart Systems - 5EU9SSY1

Objectif(s)

L’élève sera capable de:

• expliquer les nouveaux défis que posent les énergies renouvelables, les véhicules électriques et le stockage d’énergie pour les réseaux électriques traditionnels.
• identifier les exigences économiques et de fiabilité auxquelles les réseaux électriques doivent répondre dans une démarche de transition énergétique durable.
• décrire les technologies et méthodes associées aux Smart Grids et Smart Cities.
• analyser les apports des systèmes intelligents pour le pilotage, l’optimisation et la supervision des réseaux électriques modernes

Plus spécifiquement il ser capable de :

• expliquer les principes fondamentaux du machine learning et leur application aux systèmes énergétiques
• implémenter et évaluer des algorithmes de machine learning dans un contexte de Smart Grid ou Smart City
• expliquer les concepts clés liés au Big Data et leur importance dans la gestion des réseaux énergétiques intelligents
• exploiter des jeux de données massifs pour extraire des informations utiles à la supervision ou à la prise de décision dans les Smart Grids
• décrire le fonctionnement d’un système SCADA et son rôle dans la supervision des réseaux électriques.
• concevoir ou interpréter des architectures SCADA adaptées aux exigences des réseaux intelligents
• dentifier et intégrer des solutions domotiques dans le cadre d’un bâtiment intelligent
• concevoir des scénarios de gestion énergétique à l’échelle d’un logement à l’aide d’équipements domotiques

Contenu(s)

Cette unité (20hCM + 40hBE) est composée de 4 modules :

• Machine learning (4h CM + 16h BE), 2 eval BE
• Big Data (8h CM + 4h BE), eval DS + eval BE
• Supervision du réseau électrique / SCADA (8h CM + 4h BE), eval DS + eval BE
• Domotique (16h BE), eval BE

les bases de la science des données, de la programmation en python et du génie électrique