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.
Détails
Titre
L'intelligence artificielle au service des réseaux : le projet Grid Data Digger
Auteur(s)/ trice(s)
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) Peña-Reyes, Carlos Andrés (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)
Date
2020-08
Publié dans
bulletin.ch = Fachzeitschrift und Verbandsinformationen von Electrosuisse und VSE = Bulletin SEV/AES : revue spécialisée et informations des associations Electrosuisse et AES
Volume
2020, vol. 8, pp. 19-23
Pagination
5 p.
ISSN
1420-7028
Type d'article
scientifique
Domaine
Ingénierie et Architecture
Ecole
HEIG-VD
Institut
iE - Institut des Energies
Note
Cette publication a été rédigée par un membre de l’ancien institut IESE - Institut d'Energie et Systèmes Electriques.