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Modèle d'exploitation de flux d'événements complexes (CEP) par des patrons spatiotemporels agrégés dans un contexte de réseau de distribution énergétique

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2018
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Dans le domaine de l’internet des objets, nos recherches se sont focalisées sur l’étude des corrélations entre les données générées par des réseaux de capteurs. Ces données sont généralement collectées par des systèmes d’acquisition et se caractérisent par une grande vélocité et un fort volume. Les décideurs ont besoin d’outils permettant de détecter les situations d’intérêt au meilleur moment pour la prise de décision. Nous partons des travaux de doctorat de F.Barouni (2016) qui a proposé une extension du modèle et des outils de traitement d’événements complexes (CEP) pour répondre aux enjeux relatifs à la vélocité et au volume de ces données. Barouni a proposé une approche de représentation et de détection de patrons spatiotemporels pour représenter les situations d’intérêt. Notre but est de concevoir un outil destiné à gérer ces données et à fouiller des corrélations potentielles entre elles, en tenant compte des données contextuelles. Dans ce mémoire, nous proposons une approche théorique qui utilise les graphes conceptuels afin d’améliorer l’approche de Barouni en permettant de modéliser plusieurs types de relations spatiales. Dans ce contexte, nous avons proposé une extension des relations spatiales en tenant compte des éléments composant un réseau en lien avec l’espace géographique sous-jacent. En effet, notre modèle prend en compte, la représentation spatiale du réseau, la projection du réseau dans l’espace géographique sous-jacent et toutes les relations spatiales qui en découlent. Nous proposons aussi une extension au formalisme de représentation des patrons en ajoutant une structure du résumé et de contraintes du patron (graphes conceptuels) pour pouvoir modéliser des relations spatiales entre des patrons de complexité croissante. Nous avons développé un outil de détection de patrons en utilisant une approche de CEP itérative. Notre outil utilise plusieurs CEPs pour pouvoir détecter des patrons de différents degrés de complexité. Nous avons démontré la pertinence de notre approche par l’étude des événements de reconfiguration dans un réseau de distribution électrique. Notre approche est assez générique pour être applicable dans d’autres domaines d’application, tels que les réseaux de fibres optiques.
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mémoire de maîtrise