Stratégies d'ordonnancement de consommation d'énergie en présence d'information imparfaite de prévision - Archive ouverte HAL
Communication Dans Un Congrès Année : 2017

Stratégies d'ordonnancement de consommation d'énergie en présence d'information imparfaite de prévision

Résumé

– Les problèmes de consommation d'énergie (comme la recharge de véhicules électriques) sont très liés aux problèmes de communication. L'algorithme de « water-filling » peut être utilisé, mais il n'est pas robuste au bruit de prévision de la consommation « non-flexible », c.-à-d. non contrôlable. Nous proposons un algorithme robuste utilisant PRISM, un outil de vérification probabiliste, exploitant la discrétisation de l'action de consommation (comme pour une modulation à petite constellation) et la structure dynamique du problème en un processus de décision de Markov. Abstract – Energy consumption problems (e.g., electric vehicles charging) are very related to communication problems. The " water-filling " algorithm can be used, but it is not robust w.r.t. the noise of the " non-flexible " , i.e. not controllable, energy consumption forecasting. We propose a robust algorithm using the probabilistic model checker PRISM, to exploit the idea of discretizing the consumption action (as for a modulation to small constellation) and the dynamic structure of the problem in a Markov decision process model.
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Dates et versions

hal-01745594 , version 1 (28-03-2018)

Identifiants

  • HAL Id : hal-01745594 , version 1

Citer

Mauricio Gonzalez, Olivier Beaude, Patricia Bouyer, Samson Lasaulce, Nicolas Markey. Stratégies d'ordonnancement de consommation d'énergie en présence d'information imparfaite de prévision. 26eme Colloque GRETSI Traitement du Signal & des Images, GRETSI 2017, Sep 2017, Juan-les-Pins, France. ⟨hal-01745594⟩
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