Thèse de doctorat (2016)
Résumé
L'Infrastructure de Mesurage Avancée (IMA), conçue à l'origine pour lire à distance des compteurs intelligents, est actuellement considérée comme une composante essentielle dans le domaine des Smart Grid. Le but principal des IMAs est de connecter le grand nombre de compteurs intelligents installés chez les clients au le centre de contrôle de données de l'entreprise d'électricité et viceversa. Cette communication bidirectionnelle est une caractéristique recherchée par un grand nombre d'applications, qui visent à utiliser ces infrastructures comme support à la transmission de leurs données dans le réseau électrique, comme par exemple la gestion de la charge et la demande-réponse. Un grand nombre de technologies et de protocoles de communication sont actuellement utilisés dans les IMAs : parmi les solutions disponibles, le RF-Mesh est une des plus populaires, surtout grâce au bas coût pour l'installation et les équipements. Toutefois, le débit nominal des communications RF-Mesh est très bas, de l'ordre des dizaines de kbps, et la littérature qui traite leur performance est très limitée. Ceci pourrait en limiter l'utilisation pour des applications autres que la lecture à distance des compteurs intelligents. Ce travail de thèse vise à développer un système de modèles et outils pour évaluer la performance des réseaux RF-Mesh et encourager leur utilisation pour un grand nombre d'applications dans le domaine des Smart Grid. Le système d'évaluation de performance proposé est constitué (i) de modèles analytiques, pour calculer la probabilité de collision entre les paquets transmis, (ii) d'un simulateur de réseau, pour recréer le fonctionnement des réseaux RF-Mesh dans un environnement virtuel, (iii) d'un générateur de topologie, pour créer des cas réalistes en se basant sur des données géographiques et (iv) des méthodes pour l'analyse de la performance. Trois différents modèles analytiques ont été implémentés. Dans les deux premiers, une nouvelle formule analytique a été utilisée pour calculer la probabilité de collision entre paquets. La probabilité de collision est ensuite utilisée pour estimer le délai moyen de/vers chaque compteur intelligent dans l'IMA analysée. Par la suite, des indices de performance, basés sur le délai moyen, sont utilisés pour faire des analyses de performance : études de faisabilité pour les applications de Smart Grid, l'identification de noeuds critiques et d'éventuels goulots d'étranglement. Dans le troisième modèle analytique, la théorie de Markov-Modulated System est utilisée pour prendre en considération d'importants détails d'implémentation, comme la probabilité de retransmission et la taille des mémoires tampons des noeuds, qui n'avaient pas été inclus dans la modélisations précédente.
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