{"id":754,"date":"2019-11-12T09:14:05","date_gmt":"2019-11-12T08:14:05","guid":{"rendered":"https:\/\/www-adopnet.irisa.fr\/?p=754"},"modified":"2019-11-12T09:14:05","modified_gmt":"2019-11-12T08:14:05","slug":"phd-defense-of-ali-el-amine-on-november-12th-2019","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www-adopnet.irisa.fr\/fr\/phd-defense-of-ali-el-amine-on-november-12th-2019\/","title":{"rendered":"Soutenance de th\u00e8se de Ali EL AMINE le 12 novembre 2019"},"content":{"rendered":"

Ali\u00a0 El Amine soutiendra sa th\u00e8se le 12 novembre 2019 \u00e0 14h00 dans le petit amphith\u00e9atre d\u2019IMT Atlantique, Campus de Rennes. Le titre de la th\u00e8se est \u00ab\u00a0Allocation des ressources radio dans les r\u00e9seaux cellulaires 5G aliment\u00e9s par le Smart Grid et les \u00e9nergies renouvelables<\/strong>\u00ab\u00a0.<\/p>\n

L’augmentation radicale du nombre de terminaux et des services mobiles a pouss\u00e9 la consommation d’\u00e9nergie correspondante et son impact sur l’environnement \u00e0 cro\u00eetre \u00e0 un rythme exponentiel, consommant plus de 5% de l’\u00e9nergie \u00e9lectrique mondiale et lib\u00e9rant dans l’atmosph\u00e8re environ 2% des \u00e9missions de CO2.<\/p>\n

Les travaux de la the\u0300se portent sur la consommation d’e\u0301nergie des re\u0301seaux sans fil qui connai\u0302t une augmentation constante. E\u0301tant donne\u0301 que les stations de base, e\u0301le\u0301ments essentiels de la fourniture de l\u2019acce\u0300s au c\u0153ur de re\u0301seau, consomment la plus grande partie de l\u2019e\u0301nergie des re\u0301seaux cellulaires, il est essentiel d\u2019e\u0301tudier de nouvelles strate\u0301gies et architectures afin de re\u0301pondre a\u0300 ce de\u0301fi. Cette the\u0300se porte sur l\u2019efficacite\u0301 e\u0301nerge\u0301tique dans la conception et l’exploitation de futurs re\u0301seaux cellulaires. Nous conside\u0301rons des approches diffe\u0301rentes et comple\u0301mentaires, y compris des techniques d’efficacite\u0301 e\u0301nerge\u0301tique (gestion des ressources radio et syste\u0300mes de sommeil), des sources d’e\u0301nergie renouvelables, le Smart Grid et des outils d’apprentissage base\u0301s sur l\u2019intelligence artificiel pour re\u0301duire la consommation d’e\u0301nergie de ces re\u0301seaux complexes tout en garantissant une certaine qualite\u0301 de service adapte\u0301 aux cas d’utilisation 5G.<\/p>\n

La prise en compte lors de l’utilisation des e\u0301nergies renouvelables, de l\u2019e\u0301le\u0301ment de stockage de l\u2019e\u0301nergie (c\u2019est-a\u0300- dire de la batterie), composant essentiel des syste\u0300mes e\u0301quipe\u0301s en e\u0301nergie renouvelable, et de l\u2019environnement Smart Grid fournit des dimensions supple\u0301mentaires au proble\u0300me et ouvre de nouveaux de\u0301fis en matie\u0300re de recherche.<\/p>\n

En raison des cou\u0302ts d’investissement e\u0301leve\u0301s de ces syste\u0300mes et de l’impossibilite\u0301 d’e\u0301quiper tous les sites de stations de base de syste\u0300mes d’e\u0301nergie renouvelable, nous e\u0301tudions le pourcentage de sites alimente\u0301s en e\u0301nergie hybride (e\u0301nergie renouvelable et re\u0301seau intelligent). Notre e\u0301tude montre qu\u2019il suffit d\u2019e\u0301quiper 30% des sites en e\u0301nergies renouvelables pour re\u0301aliser un gain de cou\u0302t ope\u0301rationnel de 60%.<\/p>\n

Ensuite, nous e\u0301valuons la contribution de chaque service fourni par le re\u0301seau et son effet sur la consommation d\u2019e\u0301nergie du re\u0301seau. Nous conside\u0301rons des indicateurs de performance cle\u0301s (KPI) mettant en avant chaque contribution de service a\u0300 la consommation d\u2019e\u0301nergie. A\u0300 l’aide de ces indicateurs de performance cle\u0301s, nous proposons certaines strate\u0301gies de gestion de l’e\u0301nergie conduisant a\u0300 une ame\u0301lioration des performances et a\u0300 des e\u0301conomies d’e\u0301nergie pouvant atteindre 11,5% par rapport a\u0300 d’autres algorithmes de re\u0301fe\u0301rence, dans des environnements d’e\u0301nergie renouvelable et de re\u0301seau intelligent.<\/p>\n

En nous concentrant sur l\u2019e\u0301le\u0301ment de stockage (c\u2019est-a\u0300-dire la batterie) qui ne\u0301cessite un cou\u0302t d\u2019investissement e\u0301leve\u0301, tant en termes de de\u0301penses d\u2019investissement (CapEx) que d\u2019OpEx, nous incluons des contraintes importantes sur la batterie qui est sujette a\u0300 des me\u0301canismes de vieillissement irre\u0301versibles pour prolonger sa dure\u0301e de vie. Ensuite, nous proposons plusieurs algorithmes de gestion d’e\u0301nergie visant a\u0300 e\u0301conomiser de l’e\u0301nergie tout en respectant les contraintes de la batterie. Nos re\u0301sultats montrent un gain de 20% en termes de re\u0301duction de la facture d’e\u0301lectricite\u0301 par rapport a\u0300 un algorithme existant et une ame\u0301lioration de la dure\u0301e de vie de la batterie de 35%.<\/p>\n

Enfin, nous tirons parti de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage par renforcement (Reinforcement Learning\/Q-learning) pour utiliser diffe\u0301rents niveaux de modes de veille de stations de base afin d’e\u0301conomiser de l’e\u0301nergie compte tenu de la qualite\u0301 de service (QoS) d’un utilisateur. En conside\u0301rant des niveaux de mode de sommeil avance\u0301s \u00a0de station de base, conformes aux exigences de la 5G, nous de\u0301montrons les performances de ces syste\u0300mes de sommeil pour un meilleur compromis entre de\u0301lai de transfert et consommation d’e\u0301nergie.<\/p>\n

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