L'intelligence artificielle au service des réseaux : le projet Grid Data Digger

Bozorg, Mokhtar (Haute école d’ingénierie et de gestion du canton de Vaud, HES-SO // Haute Ecole Spécialisée de Suisse Occidentale) ; Fatemi, Nastaran (Haute école d’ingénierie et de gestion du canton de Vaud, HES-SO // Haute Ecole Spécialisée de Suisse Occidentale) ; Pena, Carlos Andres (Haute école d’ingénierie et de gestion du canton de Vaud, HES-SO // Haute Ecole Spécialisée de Suisse Occidentale) ; Mousavi, Omid (Depsys, Puidoux, Switzerland) ; Carpita, Mauro (Haute école d’ingénierie et de gestion du canton de Vaud, HES-SO // Haute Ecole Spécialisée de Suisse Occidentale)

Comment garantir un fonctionnement optimal et sécurisé des réseaux de distribution d’électricité dans un contexte d’évolution constante? La plateforme «Grid Data Digger» utilise des méthodes d’analyse de données massives (big data) et d’apprentissage automatique (machine learning) pour aider les gestionnaires de réseaux à relever ce défi.


Article Type:
scientifique
Faculty:
Ingénierie et Architecture
School:
HEIG-VD
Institute:
IESE - Institut d'Energie et Systèmes Electriques
Date:
2020-08
Pagination:
5 p.
Published in:
bulletin.ch = Fachzeitschrift und Verbandsinformationen von Electrosuisse und VSE = Bulletin SEV/AES : revue spécialisée et informations des associations Electrosuisse et AES
Numeration (vol. no.):
2020, vol. 8, pp. 19-23
ISSN:
1420-7028
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 Record created 2021-04-23, last modified 2021-05-17

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