Optimisation du pilotage industriel d'une piscine publique grâce à la modélisation dirigée par les données : proposition d'un jeu de données applicatif - APIA-2023
Communication Dans Un Congrès Année : 2023

Optimisation du pilotage industriel d'une piscine publique grâce à la modélisation dirigée par les données : proposition d'un jeu de données applicatif

Résumé

This article highlights the importance of data driven models for the modeling and control of dynamic systems. It recommends the use of accurate and consistent models for data-driven control. The study is based on the example of a public swimming pool and demonstrates the difficulties of optimizing a model in a real-world data context. A dataset from a real system and calibrated performance criteria are proposed to improve the techniques of learning and identifying systems for better energy optimization of numerous industrial installations.
Cet article met en évidence l'importance de modèles dirigés par les données pour la modélisation/pilotage de systèmes dynamiques. Il recommande l'utilisation de modèles précis et capable d'extrapolation pour un pilotage générique. L'étude se base sur l'exemple d'une piscine publique et montre les difficultés d'obtenir un bon modèle dans un contexte de données réelles. Un jeu de données issu d'un système réel et des critères de performance sont proposés pour aider à améliorer les techniques d'apprentissage et d'identification en vue d'une meilleure optimisation énergétique de nombreuses installations industrielles.
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Dates et versions

hal-04159407 , version 1 (11-07-2023)

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Identifiants

  • HAL Id : hal-04159407 , version 1

Citer

François Gauthier-Clerc, Hoel Le Capitaine, Fabien Claveau, Philippe Chevrel. Optimisation du pilotage industriel d'une piscine publique grâce à la modélisation dirigée par les données : proposition d'un jeu de données applicatif. 9ème Conférence Nationale sur les Applications Pratiques de l’Intelligence Artificielle APIA@PFIA2023, AFIA-Association Française pour l'Intelligence Artificielle; ICube-laboratoire des sciences de l'ingénieur, de l'informatique et de l'imagerie, Jul 2023, Strasbourg, France. pp.81-87. ⟨hal-04159407⟩
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