Une approche de gestion de la maintenance de parcs éoliens centrée sur les systèmes multiagents

par Miguel Kpakpo

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Mhamed Itmi.

Le président du jury était Yann Pollet.

Le jury était composé de Mhamed Itmi, Alassane Ballé Ndiaye, Slim Hammadi, Salima Taïbi, Guilaine Talens.

Les rapporteurs étaient Yann Pollet, Alassane Ballé Ndiaye.


  • Résumé

    L’optimisation de la maintenance industrielle revêt différents aspects suivant les objectifs fixés par l’exploitant industriel. L’objectif le plus courant est la réduction des arrêts et des pannes. Le but est d’assurer une disponibilité élevée de l’équipement. Nous allons plus loin en nous posant la question de l’efficience des coûts de maintenance et de la rentabilité. La réponse donnée ici à cette question provient des résultats d’une fonction de coût associée à une plateforme de simulation basée sur les systèmes multiagents. Le choix du paradigme Agent est motivé par l’utilisation des SMA à d’autres fins de simulation et qu’ils garantissent une forme de souplesse quant à l’évolution du contexte métier. La thèse porte sur un modèle de systèmes multiagents destiné à améliorer la gestion des parcs éoliens à travers la définition d'un ensemble de critères financiers propres à l’exploitant éolien.

  • Titre traduit

    A windfarm optimization and maintenance approach based on multiagent system


  • Résumé

    Optimization & maintenance in the Industrial sector covers different aspects according to the objectives set by the industrial operator. Their common goal is to reduce downtime and failures. For the windfarm operators the goal is to ensure the wind farms high availibility. We went one step further by asking the question of the efficiency of maintenance costs and the profitability. The answer to this question comes from the results of a cost function associated to a simulation model based on multiagents systems. The choice of the multiagent paradigm is motivated by the use of MAS for other simulation purposes and the fact that they guarantee a kind of flexibility regarding the evolution in a moving business context. This Phd thesis focuses on a multi-agent systems model designed to improve the management of wind farms through the definition of a set of financial criteria specific to the wind farm operators.


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