INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Le dispositif explicatif 1 comprend une ou plusieurs unités d’interprétation 12 configurées pour détecter des évènements à partir de données d’entrée. Sur la , le dispositif explicatif 1 comprend, à titre d’exemple, trois unités d’interprétation 12. L’invention n’est pas limitée à cette représentation et le dispositif explicatif 1 peut comprendre plus ou moins de trois unités d’interprétation 12. Les unités d’interprétation 12 comprennent des moyens de traitement qui prennent en entrée des données d’entrées directement issues de capteurs 6, de simulateurs 32 et/ou du dispositif explicatif 1 lui-même ou, de préférence, ces données d’entrée stockées dans la base de données 8. Dans un mode de réalisation préférentiel, le dispositif explicatif 1 comprend une unité d’interprétation 12 spécialisée pour la détection de chaque type de donnée d’entrée. En d’autres termes, le dispositif explicatif comprend de préférence une unité d’interprétation 12 prenant en entrée des données d’entrée issues de capteur 6, une deuxième unité d’interprétation 12 prenant en entrée des données d’entrée issues de simulateurs 32 et une troisième unité d’interprétation 12 prenant en entrée des données d’entrée d’observation issues de l’unité d’auto observation 10.
Les unités d’interprétation 12 élaborent des représentations de plus haut niveau des données d’entrées qui sont nommées événements. Comme illustré en , les unités d’interprétation prennent donc de préférence en entrée des données d’entrée stockées dans la base de données 8. Les unités d’interprétation 12 ont pour rôle de détecter et de caractériser des événements à partir d’une ou de plusieurs données d’entrée. Les événements sont des objets définis par un ou plusieurs champs. Les événements sont de préférence définis par un premier champ qui est le type de l’événement. Le type d’un événement détecté à partir de capteurs 6 d’ouverture et de fermeture de volets roulant est par exemple « ouverture » ou « fermeture ». Selon un autre mode de réalisation, l’événement est aussi défini par d’autres champs qui sont des chiffres, des chaînes de caractères ou des dates. Si l’on reprend l’exemple des volets roulants, des événements détectés peuvent être de type « état_Volet » et « mouvement_Volet » . Des champs de l’événement de type « état_Volet » sont par exemple le champ « position » qui renseigne une valeur comprise entre 0 et 1, 0 correspondant à un volet fermé et 1 correspondant à un volet ouvert, le champ « date » qui renseigne la date à laquelle l’événement est détecté par l’unité d’interprétation 12 ou encore le champ « durée » qui renseigne la durée pendant laquelle les volets sont restés dans la même position. Les exemples de champs sont non limitatifs, il peut y avoir d’autres champs et les champs décrits peuvent être différents des exemples fournis. Par exemple, le champ « position » peut simplement être une chaîne de caractère comme « ouverture » ou « fermeture ». Des champs de l’événement de type « mouvement_Volet » sont par exemple le champ mouvement (« ouverture » ou « fermeture »), le champ « date » , le champ « durée » ou encore le champ « vitesse » renseignant la vitesse à laquelle le volet est ouvert ou fermé. Les événements détectés par l’unité d’interprétation 12 de l’équipement volets roulants peuvent être formulés comme suit, le premier événement présenté étant celui de type « état_Volet » et le deuxième événement présenté étant celui de type « mouvement_Volet » :
Ainsi, le premier événement indique qu’à la date du 23/01/2021 à 12h51 et 3 secondes, le volet roulant était à 30% ouvert (0,3 d’ouverture) et cela depuis 120 minutes. Le deuxième événement indique qu’à la date du 23/01/2021 à 12h51 et 23 secondes, le volet roulant s’est ouvert pendant 20 secondes à une vitesse 4 (la vitesse est ici une vitesse allant de 1 à 4, 1 correspondant à une vitesse faible et 4 correspondant à une vitesse forte).
Dans le cas de données d’entrée issue d’un capteur 6 de température associé à un radiateur, un événement est par exemple « (température ; 23) ». Cet événement décrit le fait que la température détectée est de 23 degrés. Les événements peuvent également être plus complexes et impliquer des calculs. Par exemple, l’unité d’interprétation 12 peut traiter, par tranche d’une heure, toutes les données issues d’un capteur 6 de luminosité. Chaque heure, l’unité d’interprétation 12 génère un événement qui étant défini par plusieurs champs qui prennent les valeurs suivantes : 13 (l’heure à laquelle l’événement est généré), « luminosité_horaire » (le type de l’événement), 125 (la luminosité moyenne au cours de la dernière heure écoulée), 100 (la luminosité minimale au cours de la dernière heure écoulée), 175 (la luminosité maximale au cours de la dernière heure écoulée). L’événement peut se formuler comme suit :
Les exemples d’événements proposés sont non limitatifs et l’on pourrait envisager de multiples autres possibilités pour définir un événement. Les événements sont des observations objectives du monde réel. En d’autres termes, les événements traduisent les données des capteurs 6 en des informations particulières prédéfinies. Par « prédéfinies », on entend que les types d’événements que l’unité d’interprétation 12 détectent sont implémentés dans l’unité d’interprétation 12. L’unité d’interprétation 12 peut bien sûr être mise à jour de sorte que les types d’événements détectés implémentés sont modifiés. Il convient de noter qu’une telle mise à jour serait observée par l’unité d’auto observation 10 et enregistrée par l’unité d’auto observation 10 dans la base de données 8. L’unité d’interprétation 12 connaît les types d’événements qu’elle est susceptible de détecter. Pour détecter des événements à partir de données d’entrée, les unités d’interprétation 12 peuvent utiliser certaines des nombreuses méthodes de traitement du signal, de détection d’anomalie, de tendances ou de classification de séries temporelles disponibles dans l’état de l’art actuel. Pour récapituler, les unités d’interprétation 12 élaborent des événements à partir de données d’entrée.
Les figures 15 à 26 sont des vues en coupe, partielles et schématiques, de structures obtenues à des étapes successives d'un mode de réalisation de l'écran d'affichage 60 représenté en .
La représente la structure obtenue après une étape de formation d'une plaque optoélectronique 120 et une étape de formation d'une plaque logique 122. La plaque optoélectronique 120 comprend un support 124 ayant une face supérieure 126 et une face inférieure 128 et des diodes électroluminescentes LED formées sur la face supérieure 126. La plaque optoélectronique 120 comprend des diodes électroluminescentes LED des circuits globaux d'affichage de plusieurs groupe de pixels. La plaque logique 122 comprend les circuits globaux logiques de commande de plusieurs groupes de pixels.
La représente la structure obtenue après une étape de fixation de la plaque optoélectronique 120 sur la plaque logique 122 du côté des diodes électroluminescentes LED et le retrait du support 124 de la plaque optoélectronique 120. L'empilement 130 de la plaque logique 122 et de la plaque optoélectronique 122 diminuée du support 124 est appelée plaque de pixels d'affichage par la suite.
La représente la structure obtenue après une étape de formation d'une structure optique 132 sur la plaque optoélectronique 120 et la formation des deuxièmes éléments de séparation 55 dans la structure optique 132 et les diodes électroluminescentes LED. La structure optique 132 peut avoir une structure monocouche ou une structure multicouche. Les deuxièmes éléments de séparation 55 peuvent comprendre des murs opaques et/ou réfléchissants. La structure optique 132 peut comprendre les blocs photoluminescents et les filtres de couleur décrits précédemment. A titre de variante, la structure optique 132 peut ne pas être présente.
On souhaite idéalement quantifier et identifier les capacités résiduelles des éléments, c’est-à-dire attribuer une valeur de capacité résiduelle à chaque élément du système. Au cours de leur utilisation, les systèmes électrochimiques subissent des mécanismes de vieillissement qui se traduisent, au niveau macroscopique, par une baisse de leur capacité. Connectés en série, tous les éléments sont soumis au même courant de charge/décharge, hors courants d’équilibrage (décrits plus bas) et éventuelles autoconsommations du BMS (négligeables car inférieurs de plusieurs ordres de grandeurs au courant de charge/décharge). Un élément (ou cellule) ayant une capacité résiduelle plus faible que les autres éléments du système va donc se charger/décharger plus vite que les autres éléments. Dans un cas où le système est régulé par un seuil de tension nominal par élément (et en l’absence de courant d’équilibrage) l’élément le plus faible limite la performance du système dans son ensemble. Dans un cas où le système est régulé par un seuil de tension commun (par exemple une moyenne) pour tous les éléments (et en l’absence de courant d’équilibrage), l’élément le plus faible risque de fonctionner en dehors des plages de tension nominales, augmentant un risque de dysfonctionnement, de détérioration et donc de sécurité de l’assemblage. Cette capacité inférieure à la moyenne est irréversible : les éléments correspondants doivent être identifiés et leur état quantifié de manière à mettre en place les actions correctives adaptées.
On souhaite par ailleurs quantifier le déséquilibre maximal entre les éléments du système. En effet, tout système réel est imparfait et présente donc un déséquilibre. Bien que tous les éléments d’un assemblage série soient soumis au même courant, les différences dans les performances des éléments (taux d’autodécharge, rendement coulombique) ainsi que des courants prélevés localement comme ceux liés à l’équilibrage ou aux autoconsommations du BMS entrainent un désalignement progressif de l’état de charge des différents éléments. Pour les mêmes raisons que celles expliquées ci-dessus, un déséquilibre des éléments entraine une baisse de la performance de l’assemblage et/ou un risque vis-à-vis de sa sécurité. Ce déséquilibre d’état de charge est un phénomène réversible qui peut être corrigé par l’exécution d’une action d’équilibrage, par exemple en générant des courants d’équilibrage.
Il est maintenant fait référence à la . La représente une architecture de gestion d’une pluralité de systèmes électrochimiques dans laquelle trois systèmes électrochimiques 1 sont chacun surveillés et contrôlés par un dispositif de gestion, ou PMS 3. Les PMS 3 sont reliés, ici à distance, à une plateforme de gestion centralisée 5 commune. La plateforme de gestion centralisée 5 reçoit des données de mesure et de diagnostic depuis chacun des PMS 3 et transmet en retour des instructions de commande.
La plateforme de gestion centralisée 5 comprend au moins un processeur associé à une mémoire et agencé pour mettre en œuvre un procédé de diagnostic tel que décrit ci-après. En variante, l’un au moins des PMS 3 peut être agencé pour mettre en œuvre un procédé de diagnostic tel que décrit ci-après. Chaque PMS 3 et/ou la plateforme de gestion centralisée 5 comprend donc des moyens informatiques pour la mise en œuvre d’un procédé de diagnostic. Chaque système électrochimique 1 est composé d’une pluralité d’éléments électrochimiques électriquement connectés en série.
Dans un procédé de diagnostic d’un système 1, représenté en , une opération 101 est mise en œuvre. L’opération 101 comprend : a. collecter, pour une pluralité d’instants t, des données de mesures du système 1, lesdites données étant horodatées et incluant, pour chaque instant t, au moins : - une tension U t et un courant I t aux bornes du système 1, - la tension maximale U t,max aux bornes d’un premier élément électrochimique C t,1 parmi les tensions aux bornes de chacun des éléments électrochimiques, associée à un identifiant dudit premier élément électrochimique C t,1 , - la tension minimale U t,min aux bornes d’un deuxième élément électrochimique C t,2 parmi les tensions aux bornes de chacun des éléments électrochimiques, associée à un identifiant dudit deuxième élément électrochimique C t,2 .
Dans l’exemple décrit ici, les données sont collectées par la plateforme de gestion centralisée 5 par l’intermédiaire du PMS 3 connecté au système 1. En variante, les données sont collectées directement au niveau du PMS 3 ou du système 1. Dans ces cas, des données supplémentaires peuvent être collectées, telles que l’état de charge moyen. Dans des modes de réalisation, les instants t auxquels les mesures sont effectuées sur le système sont répartis sur une pluralité de cycles de charge et/ou décharge, complets ou partiels, du système 1. Autrement dit, les données collectées peuvent ne pas correspondre à un seul et même cycle de charge/décharge. Ainsi, la quantité de données collectées peut être importante, y compris en cas d’anomalie ou d’aberration temporaire dans les mesures. En outre, en travaillant sur une pluralité de cycles et en effectuant ultérieurement des traitements des données (filtres, éliminations de données aberrantes, moyennes, etc.) il est aisé de limiter l’effet de biais dans les diagnostics effectués sur la base de telles données. La pertinence et la fiabilité des mesures sont améliorées. En variante, par exemple lorsque les phases de charge/décharge sont très étalées dans le temps et/ou que l’on souhaite obtenir des résultats de diagnostic très rapidement, les données collectées peuvent correspondre à un même cycle de charge/décharge, voire être collectées et traitées en temps réel, pendant le fonctionnement opérationnel du système.
Il est maintenant fait référence aux figures 2 à 9. Les figures 2 à 9 sont des représentations graphiques de données mesurées ou de données déduites de données mesurées sur des systèmes électrochimiques réels. Elles constituent un exemple de données qui peuvent être collectées au cours de l’opération 101. Bien entendu, dans la mise en œuvre du procédé, la collection de données ne se limite aucunement à une quelconque forme ou représentation graphique. Aussi, les exemples de représentation desdites données par les graphiques des figures ne sauraient être compris comme limitants.
Les figures 2, 4, 6 et 8 représentent chacune l’évolution de la tension aux bornes d’éléments particuliers d’un système électrochimique ainsi que d’une tension de référence U t au cours du temps t pendant une phase de décharge du système. Ainsi, l’évolution du temps t est contraire à celle de l’évolution du SOC du système (non linéairement ici). Bien entendu, si une phase de charge était représentée, l’évolution du temps t se ferait dans le même sens que l’évolution du SOC du système (non linéairement a priori ). Dans les exemples représentés, on se limite volontairement à un unique cycle de décharge afin de ne pas surcharger le graphique. Comme expliqué ci-avant, l’ensemble des données collectées pourraient concerner des mesures effectuées sur un cycle de charge et un cycle de décharge, ou même sur plusieurs cycles par exemple, y compris des cycles partiels (charges ou décharges incomplètes).
Les figures 2 et 3 correspondent à un système électrochimique (une situation) dans lequel les éléments constituant le système présentent des SOH identiques les uns aux autres (ayant des capacités résiduelles identiques les unes aux autres) mais présentant un déséquilibre imparfait. Contrairement aux exemples suivants, le système ne comprend pas d’élément faible ou fort. Les figures 4 et 5 correspondent à un système électrochimique (une situation) dans lequel il existe un « élément faible », c’est-à dire une cellule présentant une capacité résiduelle sensiblement plus faible que les autres cellules du système. Il existe également un déséquilibre imparfait. Les figures 6 et 7 correspondent aussi à un système électrochimique (une situation) dans lequel il existe un « élément faible », c’est-à dire une cellule présentant une capacité résiduelle sensiblement plus faible que les autres cellules du système. Il existe également un déséquilibre imparfait. Les figures 8 et 9 correspondent à un système électrochimique (une situation) dans lequel il existe un « élément fort », c’est-à dire une cellule présentant une capacité résiduelle sensiblement plus élevée que les autres cellules du système. Il existe également un déséquilibre imparfait.
Respectivement sur les figures 2, 4, 6 et 8 : - la courbe de tension de référence est référencée respectivement 21, 41, 61 ou 81 ; - la courbe de tension d’un élément présentant une tension élevée à ses bornes par comparaison aux autres éléments du système, est référencée respectivement 22, 42, 62 ou 82 ; - la courbe de tension d’un élément présentant une tension basse à ses bornes par comparaison aux autres éléments du système, est référencée respectivement 23, 43, 63 ou 83. Sur les figures 4 et 6, la courbe de tension de l’élément faible est référencée respectivement 44 et 64. Sur la figures 8, la courbe de tension de l’élément fort est référencée 84.
Sur les figures 2, 4, 6 et 8, des doubles flèches référencées 25, 45, 47, 65, 67, 85 et 87 représentent graphiquement, pour un instant t donné (ou un SOC donné du système), un écart d’état de charge ∆Q t,max de l’élément présentant le plus grand état de charge du système par rapport à l’état de charge de référence Q t du système. Des doubles flèches référencées 26, 46, 48, 66, 68, 86 et 88 représentent graphiquement, pour ces mêmes instants t donnés (ou SOC donnés du système), un écart d’état de charge ∆Q t,m in de l’élément présentant le plus petit état de charge du système par rapport à l’état de charge de référence Q t du système. Dans ces exemples, la tension de référence correspond à la tension U t aux bornes du système dans son ensemble divisée par le nombre d’éléments composant le système. La tension de référence est donc une moyenne. En variante, la tension de référence peut être calculée différemment, notamment en fonction des valeurs disponibles pour la déduire et/ou par application de facteurs correctifs. La tension de référence peut par exemple prendre la forme de quantiles tels qu’une médiane, ou encore une moyenne pondérée ou une combinaison de telles fonctions.
Les figures 2, 4 ,6, et 8 représentent les évolutions de tensions aux bornes d’éléments particuliers comparées à l’évolution d’une tension de référence au cours d’une phase de décharge et pour des scénarios connus (absence ou existence d’un élément fort ou faible). On comprend donc que ces figures ont un but explicatif mais ne correspondent pas nécessairement aux données connus initialement dans une situation réelle : au contraire, l’absence ou l’existence et l’identification d’éléments forts et/ou faibles est justement l’un des buts des procédés de diagnostic décrits ici. De même, l’ensemble des tensions aux bornes de chacun des éléments au cours du temps peuvent ne pas toutes faire partie des données disponibles et collectées à l’étape 101. Dans les exemples qui suivent, seule la tension maximale U t,max , respectivement minimale U t,m in , parmi les tensions aux bornes de chacun des éléments électrochimiques sont collectées et associées à un identifiant de chacun des deux éléments électrochimiques C t,1 et C t, 2 concernés.
Dans un procédé de diagnostic d’un système 1, après l’opération 101, une opération 102 est mise en œuvre. L’opération 102 comprend : b. déduire, à partir d’une partie au moins des données de mesures collectées à l’étape 101, pour chaque instant t : - un état de charge de référence Q t du système 1, - un premier écart d’état de charge ∆Q t,max du premier élément C t,1 par rapport à l’état de charge de référence Q t du système 1, - un deuxième écart d’état de charge ∆Q t,min du deuxième élément C t,2 par rapport à l’état de charge de référence Q t du système 1.
La déduction de ces données est faite de manière à obtenir, pour chaque instant t, un jeu de données Q t , ∆Q t,max , ∆Q t,min , C t,1 , C t,2 , associé à un couple d’éléments d’intérêt formé par les premier et deuxième éléments C t,1 , et C t,2 . Dans des variantes, le jeu de données obtenus peut comprendre, en outre, des données associées à un élément de référence du système.
Dans un procédé de diagnostic d’un système 1, après l’opération 102, une opération 103 est mise en œuvre. L’opération 103 comprend : c. grouper les jeux de données Q t , ∆Q t,max , ∆Q t,min , C t,1 , C t,2 , par plages de valeurs (T) de l’état de charge de référence (Q t ) de chaque jeu de données, de manière à retenir un jeu de données représentatif (T, ∆Q T,max , ∆Q T,min , C T,1 , C T,2 ,) par plages de valeurs (T) de l’état de charge de référence.
L’opération de groupement (ou d’agrégation) des données permet d’obtenir des informations sur les déséquilibres en état de charge/décharge, non plus seulement dans le plan absolu du temps, mais dans le plan de l’état de charge (SOC). Un tel regroupement permet de lisser et réduire les biais causés par une éventuelle hétérogénéité du nombre et de la qualité des données mesurées sur la plage complète d’état de charge du système. Par exemple, un système électrochimique réel en fonctionnement peut osciller (cycles de charge-décharge) souvent entre 20% et 100% d’état de charge (SOC) car, pour des raisons pratiques évidentes, on souhaite éviter que le système soit entièrement déchargé. Dans ce cas, le nombre de mesures disponibles et collectées pour un état de charge compris entre 0% et 20% et au-delà de 100% (au-delà de la valeur maximum théorique) est sensiblement plus faible que pour les plages 20%-40% ; 40%-60% ; 60%-80% et 80%-100%. Regrouper les données par état de charge du système permet ensuite d’homogénéiser l’influence des données, par exemple en filtrant certaines données et/ou en appliquant des pondérations dans le traitement ultérieur des données. Ainsi, « retenir » un jeu de données représentatif par plages de valeurs de l’état de charge de référence peut être mis en œuvre de diverses manières. Sous une forme algébrique, une pluralité de jeu de données collectées pour une plage d’état de charge peut être par exemple convertie en une moyenne, une moyenne pondérée ou des quantiles tels qu’une médiane d’écart d’état de charge. Un filtre peut être appliqué pour exclure des valeurs au-delà de seuils absolus ou relatifs prédéfinis. Par seuil relatif, on entend ici un seuil qui dépend de la distribution des valeurs obtenues tel que 110 % de la moyenne ou la somme de la moyenne et d’un écart-type, ou encore d’une combinaison de telles valeurs. Une unique valeur collectée peut être retenue. Sous une forme géométrique, un nuage de point peut être converti en un point représentant le barycentre du nuage. De même, lorsque plusieurs identifiants sont obtenus pour une valeur de maximum ou de minimum d’écart d’état de charge, les identifiants peuvent être retenus ou non en fonction de leur fréquence d’apparition. Par exemple, seul l’identifiant présentant la plus grande occurrence peut être retenu, ou bien seuls les deux identifiants présentant les deux plus grandes occurrences peuvent être retenus, etc.
Cette étape S350 permet ainsi d’évaluer la précision du modèle du réseau de neurones RN pour la valeur cible VC à l’issue de l’entrâinement primaire.
Les résultats de cette étape S350 peuvent être regroupés dans une matrice de confusion MC dont chaque ligne correspond à une valeur cible VC et chaque colonne une valeur estimée VE par le réseau de neurones pour la propriété cible PC de cette valeur cible VC.
Un exemple d’une ligne d’une telle matrice de confusion est représenté à la pour la valeur cible « Youtube » de la propriété cible « Application ». Dans cet exemple, on a classifié 1000 échantillons de flux de Youtube, et le résultat de matrice de confusion MC pour la valeur cible « Youtube » après l’evaluation est : - 812 fois la valeur estimée Youtube (correctement classée), - 30 fois la valeur estimée Twitch (mal classée), - 29 fois la valeur estimée OrangeTV (mal classée), - 28 fois la valeur estimée Netflix (mal classée), - 27 fois la valeur estimée Dailymotion (mal classée), - 13 fois la valeur estimée MonolovTV (mal classée), - 5 fois la valeur estimée Gmail (mal classée), et - 1 fois la valeur estimée Facebook (mal classée).