Construire un modèle de gestion de la donnée pour les plateformes et les démonstrateurs du centre E4C (Energy4Climate)
Contexte
L’application des outils du numérique dans le domaine du bâti a conduit à la conception de bâtiments qui sont de plus en plus connectés. Un bâtiment connecté met en œuvre un ensemble complexe d’équipements, de capteurs et de logiciels qui visent à automatiser la gestion de la consommation et des besoins en énergie liés à son fonctionnement. Les bâtiments ainsi connectés sont communément qualifiés d’intelligents au sens où ceux-ci deviennent des acteurs de la fourniture de services à l’intérieur et à l’extérieur de leurs murs (contrôle automatisé de la température, optimisation des dépenses énergétiques, gestion locale des bornes de chargement de véhicules électriques, etc.).
Le centre E4C a mis en place plusieurs plateformes et démonstrateurs qui permettent d’étudier, de développer et de tester sur des systèmes opérationnels de nouvelles solutions de management de l’énergie pour ce type de bâtiments. À chaque instant, de larges volumes de données sont produits par l’ensemble des capteurs et des logiciels qui composent ces plateformes et démonstrateurs. L’analyse des données produites constitue une source de connaissance majeure pour appréhender à une échelle réelle le comportement des bâtiments et ainsi développer des services de gestion locale de l’énergie adaptée aux besoins des occupants et de l’environnement.
Face aux volumes produits, il devient cependant nécessaire de mettre en place des mécanismes de collecte et de traitement de la donnée qui facilitent son exploitation. L’un des éléments clé à une gestion efficace de larges jeux de données (provenant de sources hétérogènes) est le déploiement de schéma de données, c’est-à-dire un modèle standardisé de nommage, de représentation et de structuration de la donnée. Utiliser un schéma de la donnée pour standardiser la représentation et la structuration des données du E4C DataHub offre de nombreux avantages. Premièrement, cela facilite l’implémentation et donc la validation de nouveaux services d’optimisation. Deuxièmement, cela permet d’automatiser une partie du travail de catalogage de la donnée produite via les démonstrateurs. Troisièmement, cela rend plus efficace les modalités du partage de jeux de données qui sont mis à disposition sous forme de catalogues référencés et annotés.
Objectif
L’objectif du projet de stage est de développer et d’implémenter un modèle de la donnée pour les plateformes et démonstrateurs d’E4C basé sur le schéma BRICK [1][2]. Le schéma BRICK est un modèle de référence pour la représentation de la données, adapté aux bâtiments intelligents. Développé par l’université de Stanford, il offre une convention de nommage de l’ensemble des éléments constitutifs d’un bâtiment intelligent (équipement physiques, protocoles de communications, logiciel d’optimisation, service, etc.) ainsi qu’une représentation de leurs liens d’association physique ou logique (une interface sur un serveur, un capteur qui envoie des informations à un contrôleur, etc.).
Les enjeux du stage consistent à étudier l’applicabilité du schéma BRICK aux besoins des plateformes de E4C et de démontrer, à travers un cas d’étude concret, comment un tel modèle peut être utilisé pour intégrer une nouvelle application. Le travail est hautement multidisciplinaire et sera encadré par les référents de l’École des Ponts ParisTech, de Telecom Sud Paris, du Laboratoire de Météorologie Dynamique et du centre Energy4Climate.
En particulier le projet sera organisé en quatre grandes tâches :
- Effectuer un recensement de la donnée produite par les plateformes et les
démonstrateurs du centre E4C - Étudier l’applicabilité du modèle BRICK aux plateformes et aux démonstrateurs E4C et
adapter le schéma de données aux besoins de ces plateformes, si nécessaire - Structurer la donnée selon le modèle développé, en s’adaptant aux contraintes du
DataHub (structure de stockage, mode de partage) - Réaliser une étude de cas démontrant comment le schéma de donnée peut être utilisé
pour déployer une nouvelle méthode d’optimisation sur l’une des plateformes
Encadrement
Le projet sera encadré par Daphné Tuncer, Laboratoire Ville Transport Mobilité, École des Ponts
ParisTech, en co-encadrement avec Michel Marot et Vincent Gauthier, SAMOVAR, Telecom Sud Paris,
Institut Polytechnique de Paris, Jordi Badosa, Laboratoire de Météorologie Dynamique, Institut
Polytechnique de Paris, Cécile Teissedre, Direction Technique du DataHub, Energy4Climate.
Pour toute question, les candidat.e.s sont encouragé.e.s à contacter Dr Daphné Tuncer à
daphne.tuncer@enpc.fr
Compétences recherchées
- Connaissances générales dans le domaine de l’Internet des Objets (IoT)
- Connaissance d’au moins un langage de programmation et familiarité avec les outils de
programmation - Connaissances générales des outils de la donnée, notamment de collecte et de stockage
- Capacité à lire et comprendre des textes techniques rédigés en anglais
- Capacité à interagir avec plusieurs interlocuteurs
- Appétences pour la construction de solutions appliquées (un travail de développement est attendu sur ce projet)
Niveau d’étude
M2 ou dernière année d’école d’ingénieur
Durée du stage
6 mois à partir d’avril 2022
Localisation
Le stage se déroulera essentiellement le campus de l’Ecole des Ponts ParisTech à Champs-sur-Marne
(Station Noisy-Champs, RER A, direction Marne-la-Vallée) mais des déplacement sur le campus de
Palaiseau dans quartier de l’École polytechnique seront à prevoir, notamment pour visiter les
démonstrateurs.
Références
[1] B. Balaji, et al., “Brick: Metadata schema for portable smart building applications,” Applied
Energy, vol. 226, pp. 1273-1292, 2018.
[2] Brick, A uniform metadata schema for buildings, available at: https://brickschema.org/ – accessed
11/10/2022