Validation et interprétation des résultats

Nous présentons dans cette section, les différents aspects de validation de nos résultats : - Validation du processus proposé pour la détection

Pour la validation de notre modèle théorique de représentation des patrons et de notre approche et outil de détection itérative de patrons par CEP, nous avons exécuté le système sur une base de scénario de validation. Celle-ci est constituée de 40 scénarios différents. En effet, nous avons eu recours à notre expert d’Eaton pour choisir 40 scénarios différents (20 de type GeoBS et 20 de type EquipBS)

Pour chaque scénario choisi (par l’expert), le système de génération de scénario enregistre certaines caractéristiques comme par exemples des zones fonctionnelles, zones élémentaires et reclosers. Ces informations vont servir à valider ensuite les corrélations spatiales retrouvées par notre système de détection de patron.

- Temps de réponse et volume de données traitées

Le moteur CEP-ESPER se caractérise par la capacité de traiter plusieurs flux de données dans un temps assez court (quasiment temps réel) grâce au mécanisme de multithreading. Dans notre modèle, à la première itération (étape de filtration), le moteur CEP est capable de traiter un flux de 3128 évènements dans un temps de réponse près de 2.56ms. Le flux contient à la fois des événements de pannes, de reconfiguration et de stabilisation du réseau simulé. Dans la première itération, le moteur CEP détecte une dizaine de patrons simples parmi 3128 événements. Le principe est de chercher dans l’attribut « text » des événements des mots clés spécifiques pour chaque type de panne (« momentary », « isolated », « sustained », etc…). Le cas échéant, le CEP va extraire

tout l’enregistrement et dégager par la suite toutes les autres caractéristiques du patron, afin de pouvoir enregistrer l’instance détectée dans un format structuré (date, time, ID, faultType, etc…)

- Validation de la fiabilité du modèle

Tableau 19 : Validation de la fiabilité du modèle N du scénario N de Reclosers

simulés N de Reclosers détectés N de ZE simulées N de ZE détectées

GeoBS1 15 15 13 13

EquipBS2 12 12 6 6

Le tableau 19 présente une validation du taux de détection (par notre outil) des équipements simulés. Nous remarquons que nous retrouvons exactement le même nombre de reclosers et de zones élémentaires simulés pour les deux types de scénarios différents.

Nous constatons que notre modèle est fiable à 100% du point de vue du nombre et types de zones et reclosers. C’est-à-dire, notre outil retrouve exactement les mêmes zones et reclosers que le système de génération de scénarios de test a choisi. Notre outil retrouve aussi les informations spatiales (les zones géographiques, et les zones fonctionnelles) que le système de simulation a enregistré et qui ne figuraient pas dans les scripts de simulation. Ainsi, on trouve une correspondance entre ce les éléments (reclosers, zone élémentaires) choisis par le scénario et les éléments qui été détectés par notre système (après la reconfiguration de YFA).

La fiabilité du modèle s’explique par la bonne qualité des patrons qui ont été spécifiés. En effet, les patrons sont capables de détecter les événements qui sont simulés par YFA, ainsi que les relations spatiales, temporelles et contextuelles entre les équipements affectés par les scénarios issus du macro-scénario de test.

La figure 92, illustre en détails comment à partir du flux des événements simples, nous avons effectué deux étapes d’agrégation pour retrouver certaines relations spatiales dans le réseau. La première étape d’agrégation consiste à retrouver les corrélations temporelles entre les événements simples pour pouvoir attribuer des qualifications aux comportements des zones élémentaires et recloser affectés par le phénomène (macro- scénario).

La deuxième étape d’agrégation consiste quant à elle à chercher les corrélations spatiotemporelles entre les objets du réseau (entre recloser/recloser -- recloser/zone élémentaire et zone élémentaire/zone élémentaire) Ces corrélations sont de deux types : Corrélations spatiales de type Voisinage - Same G-LOC -Same Z-LOC et Corrélation contextuelle (vétusté ou non).

- Capacité de détecter les zones isolées après reconfiguration du réseau

Notre système est capable d’expliquer le macro-scénario du phénomène (qui a affecté le réseau) et détecter de nouvelles informations (Figure 93). En effet, la chaîne de processus part du système de simulation de scénario qui connait le contexte géographique et le contexte du réseau pour générer des scénarios de test à YFA. Ces

scénarios ne contiennent aucune information spatiale. YFA se charge de simuler des pannes et d’effectuer des reconfigurations sur le réseau sans avoir aucune information contextuelle. Notre système part des résultats de reconfiguration de YFA pour détecter des corrélations spatiotemporelles entre les événements de pannes susceptible d’expliquer tout le phénomène qui a affecté le réseau. Ceci est grâce à la qualité des patrons injectés dans la base EPL de notre système et à l’utilisation de la base de données spatiales.

De plus, le potentiel des patrons se manifeste aussi par la capacité d’expliquer le phénomène qui s’est produit et de détecter d’autres informations imprévisibles résultant de l’impact du phénomène sur le réseau (figure 93). Par exemple, notre système peut retrouver des zones élémentaires de distribution qui deviennent isolées (hors tension) après le déroulement du phénomène. De plus, les patrons sont capables de retrouver les relations spatiales entre les zones affectées et les zones impactées après l’application des scénarios. Ceci pourrait être utilisé afin d’expliquer la raison de l’isolement de ces zones.

Tableau 20 : Pourcentage des zones fonctionnelles isolées détectées par notre système Type de scénario Nombre de scénarios

simulés Nombre de ZF isolées détectées Pourcentage de ZF isolées détectées

GeoBS 20 10 12%

YFA Reconfig

Scenario Reconfiguration event Simple Event Complex Event C1 Complex Event C2

resulting

 Correlations temporelles entre les évènements Simples

 Qualification des zone élémentaires affectées  Qualification du comportement des Reclosers

affectés

 Corrélations spatiotemporelle entre les objets du réseau - entre recloser/recloser

- entre recloser/zone élémentaire - entre zone élémentaire/zone élémentaire  Corrélations spatiales de type Voisinage - Same G-LOC -

Same Z-LOC

 Corrélation contextuelle (vétusté ou non)

Correspondance

Figure 91: Validation de résultats

 Contexte géographique

 Contexte réseau  Reconfiguration 1. Détection de l état de reconfiguration du réseau2. Détection des patrons complexes

3.Détection des relations spatiales, temporelles et contextuelles entre les événements qui ont affectés les objets du réseau (et l espace géographique sous jacent

Découverte de nouvelles informations État du réseau après reconfiguration Événement de reconfiguration du réseau

Le tableau 20 montre le pourcentage des zones fonctionnelles isolées détectées par notre système pour chaque type de scénario de test. En effet, sur les 20 scénarios de type GeoBS simulés, le système a détecté 10 zones fonctionnelles isolées. Ce qui correspond à un pourcentage de 12% du nombre total des zones fonctionnelles détectées. Par contre, sur les 20 scénarios de type EquipBS simulés, le système a détecté 6 zones fonctionnelles isolées. Ce qui correspond à un pourcentage de 8% du nombre total des zones fonctionnelles détectées. Certes quel que soit le type de scénario, le nombre de ZF isolées détectées est relativement faible, mais cela explique que pour certains phénomènes qui peuvent affecter sur un réseau de distribution électrique, notre système est capable de détecter les « dégâts » causés par de ce phénomène et expliquer la relation entre ces « dégâts » et leur source. Notre système est capable d’identifier les corrélations spatiales entre les zones (et ou reclosers) affectées durant un phénomène et les zones isolées après.

Le tableau 21 montre un exemple de validation des résultats pour les deux types de scénario. Il présente pour deux exemples de deux types différents de scénarios (EquipBS et GeoBS), le type de la zone globale (territoire) affectée par scénario, le nombre de zones fonctionnelles affectées, les zones fonctionnelles et élémentaires choisies (par l’outil de génération des scénarios) et les zones fonctionnelles et élémentaires détectées (par notre système de détection de patrons)

Par exemple, le premier scénario est de type EquipBS. L’expert d’Eaton voulait simuler un phénomène de vétusté sur une zone commerciale et le système de génération de test a choisi au hasard 6 zones fonctionnelles dont le type de consommation est « commercial ». Notre système de détection permet de détecter non seulement les zones choisies par le scénario mais aussi les zones élémentaires et fonctionnelles affectées par ce phénomène (mises en jaune). Dans cet exemple, c’est la zone élémentaire ZC503 qui appartient à la zone fonctionnelle ZFC12, et qui est aussi de type de consommation « commercial ».

Tableau 21 : Exemple de validation des résultats pour les deux types de scénario Type de

scénario Type de la zone Nombre de ZF ZF Choisies ZE choisies ZF Détectées ZE détectées EquipBS Commerciale 6 ZFC01- ZFC03- ZFC10- ZFC11- ZFC02- ZFC05 ZC101-ZC102- ZC103-ZC104- ZC105-ZC106- ZC201-ZC403- ZC502-ZC501 ZFC01- ZFC03- ZFC10- ZFC11- ZFC02- ZFC05- ZFC12 ZC101-ZC102-ZC103- ZC104-ZC105-ZC106- ZC201-ZC403-ZC502- ZC501- ZC503

GeoBS SudOuest 4 ZFI02- ZFC04- ZFM02- ZFM03 ZI104-ZI105- ZC107-ZRE102- ZR101-ZR102- ZR103-ZR104- ZR407-ZR408 ZFI02- ZFC04- ZFM02- ZFM03- ZFI01 ZI104-ZI105-ZC107- ZRE102-ZR101-ZR102- ZR103-ZR104-ZR407- ZR408-ZI101-ZI102- ZI103-ZI201-ZI202