INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Le convertisseur maître global commande pour cela, dans chaque groupe de convertisseurs, la mise en œuvre de l’algorithme de calcule de l’’état de charge global.
Le convertisseur vérifie que :
(étape E803).
Si c’est le cas, le convertisseur maître global tente de détecter la présence du groupe électrogène, en utilisant l’algorithme de détection de groupe électrogène (étape E804).
Si aucun groupe électrogène n’est connecté ( ), le convertisseur maître global envoie cette information à tous les convertisseurs maîtres locaux (étape E805).
Le convertisseur maître global tente alors de détecter la présence du réseau public (étape E806).
Si c’est le cas ( ), c’est-à-dire si un des groupes de convertisseurs particulier est connecté au réseau public, le convertisseur maître global envoie cette information à tous les convertisseurs maîtres locaux (étape E807).
La commande de synchronisation du réseau public avec le système de convertisseurs est active :
Le convertisseur maître global commande la connexion de tous les convertisseurs du groupe de convertisseurs particulier au réseau public en ouvrant les contacteurs d’entrée. Pour tous les convertisseurs du groupe de convertisseurs particulier, on a :
A l’étape E806, si la présence du réseau public n’est pas détectée ( ), le convertisseur maître global envoie cette information à tous les convertisseurs maître locaux.
Le modèle océanique est ainsi un modèle à haute résolution. Ce modèle est propre à résoudre des équations dynamiques de l’océan en trois dimensions forcé par les vents de surface et les flux radiatifs atmosphériques.
Une image de température de surface d’une étendue d’eau est une image satellite. Une telle image est souvent désignée sous le terme image SST, l’abréviation SST renvoyant à la dénomination anglaise correspondante de « Sea Surface Temperature ».
La position de chaque tourbillon est obtenue par application d’un détecteur de tourbillons sur l’image de température de surface de la donnée synthétique et sur le champ de vitesse de chaque tourbillon contenu dans l’image de température de surface de la donnée synthétique. Le contour caractéristique de chaque tourbillon est obtenu à l’aide du champ de vitesse du modèle numérique de circulation océanique.
Le détecteur de tourbillons est également capable de déterminer le contour du tourbillon.
Le contour d’un tourbillon est défini comme la ligne de courant fermée englobant le centre du tourbillon et dont la moyenne des vitesses le long du contour est maximum. Pour cela, la vitesse moyenne est calculée le long de chaque ligne de courant fermée qui entoure le centre du tourbillon et la ligne de courant retenue comme le contour du tourbillon est la ligne de courant présentant la plus forte valeur.
Le détecteur de tourbillons est, par exemple, l’outil AMEDA décrit dans l’article B. Le Vu et al. intitulé « Angular Momentum Eddy Detection and tracking Algorithm (AMEDA) and its application to coastal eddy formation » J. Atmos. Oceanic Technol, v. 35, 739-762.
Dans la base de données, le contour du tourbillon est ajouté sur chaque image SST pour améliorer la qualité de la prédiction du réseau de neurones à apprendre.
Pour générer une donnée, il est ensuite extrait une partie de l’image pour obtenir une image de température de surface est centrée sur la zone où se trouve le tourbillon détecté.
De préférence, la taille de la zone imagée est liée à celle du tourbillon à détecter. Typiquement, le rapport entre la taille de la zone imagée et la taille du tourbillon est supérieur ou égale à quatre et inférieure ou égale à 8.
En considérant que l’image de température de la surface comporte des pixels, la taille d’une zone est évaluée en déterminant le nombre de pixels que comporte la zone.
Sur une image SST, il sera ainsi possible de générer plusieurs données.
En complément optionnel, lors de l’étape de constitution, il est utilisé une technique d’augmentation de données pour obtenir des données dérivées des données synthétiques. Dans un tel cas, la base de données d’apprentissage comporte à la fois des données synthétiques et des données dérivées des données synthétiques. Par exemple, pour augmenter la variance des données, il est généré une image artificielle en faisant tourner l’image de la zone. La nouvelle image artificielle peut ainsi être utilisée comme donnée en combinaison avec la détermination du même tourbillon.
Cela permet d’avoir une grande variété d’échantillons de signatures de tourbillons tout en évitant de surreprésenter une catégorie de ces signatures.
Lors de l’étape d’apprentissage E52, le réseau de neurones est appris en utilisant la base de données.
Selon l’exemple décrit, à l’aide d’une image SST, le réseau de neurones est propre à déterminer le contour d’un tourbillon et déterminer les pixels comportant le tourbillon.
Le réseau de neurones classe chaque pixel selon au moins deux catégories, à savoir une catégorie d’appartenance à un tourbillon et une autre catégorie de non-appartenance à un tourbillon.
Suite à l’étape E704, si la présence du groupe électrogène est bien détectée ( ), c’est-à-dire s’il existe un groupe de convertisseurs particulier qui est relié à un groupe électrogène, le convertisseur maître global envoie cette information à tous les convertisseurs maîtres locaux : E707.
Pour tous les convertisseurs, on a :
(étape E708).
Si c’est le cas, et donc si la somme des puissances entrant dans les convertisseurs est inférieure au seuil de puissance minimum du groupe électrogène, cela signifie que les batteries n’ont plus besoin d’être rechargées.
La commande de synchronisation du groupe électrogène avec le système de convertisseurs est désactivée :
(étape E709).
Le convertisseur maître global envoie l’ordre de déconnecter le groupe de convertisseurs particulier du groupe électrogène et partage cette information avec tous les convertisseurs maîtres locaux. Le convertisseur maître global commande la déconnexion de tous les convertisseurs du bus AC en ouvrant les contacteurs de sortie : pour tous les convertisseurs, on a :
A l’étape E708, si:
(étape E710).
Si ce n’est pas le cas, l’algorithme repasse à l’étape E707 pour continuer à charger les batteries.
Si c’est le cas, cela signifie que la valeur maximale des états de charge globaux est supérieure ou égal au seuil de sécurité, il convient donc d’arrêter la charge.
L’algorithme passe à l’étape E709.
Suite à l’étape E709, l’algorithme passe à l’étape E711. Les convertisseurs sont pilotés en utilisant une régulation par statisme, et on a :
A l’étape E703, si :
l’algorithme passe à l’étape E711. Les groupes de convertisseurs n’ont en effet pas besoin de source de puissance externe et gèrent les flux entre eux.
On décrit maintenant l’algorithme de configuration global qui est utilisé dans la troisième configuration de connexion, c’est-à-dire lorsqu’un réseau public ou un groupe électrogène peut être connecté à un groupe de convertisseurs particulier.
Dans ce cas, les groupes de convertisseurs peuvent se synchroniser avec un groupe électrogène ou un réseau public. Chaque groupe électrogène peut injecteur ou absorber la puissance du réseau. L'objectif principal de cet algorithme est de gérer le flux d'énergie entre les groupes de convertisseurs lorsqu'il y a un groupe électrogène ou un réseau public connecté au système de convertisseurs.
L’algorithme de contrôle global comprend les étapes de :
- déterminer si la valeur maximale des états de charge globaux est inférieure ou égale à un seuil minimal et, si c’est le cas :
- si un groupe électrogène est connecté à un groupe de convertisseurs particulier, utiliser une première puissance externe fournie par le générateur électrogène en synchronisant des sorties des convertisseurs sur une première tension externe produite par le groupe électrogène puis, lorsque les batteries reliées aux convertisseurs des groupes de convertisseurs sont rechargées, déconnecter le groupe de convertisseurs particulier du groupe électrogène et piloter les convertisseurs en utilisant une régulation par statisme ;
- si le groupe électrogène n’est pas connecté au groupe de convertisseurs mais que le réseau de puissance externe est connecté au groupe de convertisseurs particulier, utiliser une deuxième puissance externe fournie par le réseau de puissance externe en synchronisant des sorties des convertisseurs sur une deuxième tension externe produite par le réseau de puissance externe.
L’algorithme de contrôle global comprend en outre les étapes, si la valeur maximale des états de charge globaux est supérieure au seuil minimal, de déterminer si la valeur maximale des états de charge globaux est supérieure ou égale à un seuil maximal et :
- si ce n’est pas le cas, de piloter les convertisseurs en utilisant la régulation prédéfinie ;
- si c’est le cas, et si le réseau de puissance externe est connecté au groupe de convertisseurs particulier, d’injecter un surplus d’énergie provenant des batteries dans le réseau de puissance externe.
La régulation prédéfinie est, dans le cas de la troisième configuration de connexion, une régulation par statisme.
Selon une version plus élaborée, le réseau de neurones classe chaque pixel selon trois catégories : une première catégorie étant l’appartenance à un tourbillon anticyclonique, une deuxième catégorie étant l’appartenance à un tourbillon cyclonique et une troisième catégorie étant la non-appartenance à un tourbillon
Pour cela, le réseau de neurones est un réseau de neurones entièrement convolutif.
Le réseau de neurones présente une structure de type U-Net.
Un tel réseau de neurones est un réseau de neurones entièrement convolutionnels. Un tel réseau permet d’obtenir des segmentations d’images plus précises tout en fonctionnant avec moins d’images d'entraînement.
La structure du réseau de neurones est présentée sur la .
La structure du réseau de neurones présente une forme en U dans la mesure où ils utilisent deux branches, une première et une deuxième se correspondant. La première branche B1 est une partie contractante tandis que la deuxième branche B2 est une voie expansive.
La première branche est un réseau de convolution consistant en une application répétée de filtres convolutifs de taille 3x3, chacune suivie d'une unité linéaire rectifiée (désigné par ReLU dans la ) et d'une opération de MaxPooling (pooling maximum). Le processus d'apprentissage consiste à déterminer les coefficients des filtres convolutifs, qui servent chacun à extraire certaines caractéristiques de l'image d'entrée. La couche notée ReLu est une fonction d'activation, qui décide si un certain filtre doit être activé ou non, et qui introduit une non-linéarité dans le processus d'apprentissage.
Pendant la contraction, les informations spatiales sont réduites tandis que les informations sur les caractéristiques sont augmentées.
La deuxième branche combine les informations de caractéristiques géographiques et spatiales à travers une séquence de convolutions et de concaténations ascendantes avec des caractéristiques haute résolution issues de la voie contractante.
Le nombre de cartes de caractéristiques extraites par l'opération convolutive augmente dans la première branche tandis qu'il diminue dans la deuxième branche. Le nombre des filtres convolutifs appliqués à chaque couche de convolution est égal à ce nombre de cartes de caractéristiques à chaque étape. Plus précisément, le réseau de neurones comporte dans la première branche un nombre croissant de cartes des caractéristiques d'abord N puis 2N et ainsi de suite en augmentant de 2 à chaque fois pour parvenir jusqu’à 16N puis dans une deuxième branche des couches convolutionnelles de plus en plus petites en diminuant de 2 à chaque fois pour revenir à N. Les couches convolutionnelles de la deuxième branche appliquent l'opération inverse de celles de la première branche, appelée convolution transposée (d’où l’emploi de la notation N*). Les cartes caractéristiques de chaque étape de la deuxième branche sont également concaténées (voir notation C dans la ) avec les cartes correspondantes issues de la première branche par l'opération de concaténation illustrée à la , avant l'application de la convolution transposée suivante.
Entre chaque couche convolutionnelle se trouve une couche dite de « MaxPooling » (MP dans la ) dans la première branche et une couche dite de « UpSampling » (UP dans la ) dans la deuxième branche. Ces couches vont diminuer (MP) ou agrandir (UP) les dimensions spatiales des cartes de caractéristiques issues de l'étape précédente.
Il est à noter que pour la dernière convolution N*, en sortie de la couche ReLU, il y a une couche supplémentaire de convolution CONV qui projette les N cartes de caractéristiques vers un nombre C de cartes d'occurrences, où C est le nombre de classes souhaitées comme indiqué précédemment. Via l'application d'une fonction soft max, ces C occurrences sont transformées en C cartes de pseudo-probabilité pour chaque classe C. Le label de chaque pixel du masque de sortie est alors déduit en sélectionnant la classe avec la pseudo-probabilité la plus élevée pour ce pixel. Le contour prédit par le réseau de neurones est ensuite récupéré à partir du contour du masque de sortie et labellisé de manière correspondante.
Le réseau de neurones ainsi appris est capable de prédire à partir d’une image SST si un tourbillon est présent et quel est son contour.
Le réseau de neurones n’a pas besoin de prendre en entrée d’autres données, dont notamment pas des données altimétriques.
La phase d’exploitation P2 comporte une étape de réception E54, une étape d’application E56 et une étape d’affichage E58.
Lors de l’étape de réception E54, le système 10 reçoit une image de l’étendue d’eau.
Etape 2 1 0 . Définition d’amplitudes complexes dans chaque voxel image de l’image acquise .
Sous-étape 2 1 1 : Assignation de valeurs de phase à chaque voxel image de l’image acquise .
De façon analogue aux étapes 131 et 171, une valeur de phase aléatoire est assignée à chaque voxel image . est un rang de répétition.
Sous-étape 2 1 2 : Assignation d’une longueur d’onde
De façon analogue aux étapes 132 et 172, on assigne une longueur d’onde d’émission à chaque voxel image. La longueur d’onde d’émission est assignée en prenant en compte la probabilité d’émission dans la bande spectrale d’émission, définie par la distribution de probabilités . La sous-étape 212 est optionnelle.
Les sous-étapes 211 et 212 permettent de définir, en chaque voxel image ’, une amplitude complexe telle que :
Etape 2 2 0 : Rétropropagation
Au cours de cette étape, on applique un algorithme de rétropropagation de la lumière permettant de modéliser une amplitude complexe se propageant à partir du capteur d’image, vers travers chaque voxel objet . Il s’agit de déterminer un ensemble de valeurs d’amplitudes complexe d’émission de fluorescence , dans chaque voxel objet, expliquant l’image acquise résultant de l’étape 120.
L’algorithme de rétropropagation est analogue à celui mise en œuvre dans l’étape 180. Il permet d’estimer , telle que
où désigne l’opérateur Hilbertien.
Suite à la rétropropagation, on dispose, en chaque voxel objet, d’une amplitude complexe d’émission de fluorescence correspondant à l’image acquise .
Etape 2 3 0 : répétition des étapes 210 et 220, étant un entier désignant le nombre de répétitions. est par exemple égal à 1000.
Suite à l’étape 200, on dispose, en chaque voxel objet, de valeurs d’amplitudes complexe .
Etape 2 4 0 : Estimation d’une intensité d’émission correspondant à l’image acquise.
A partir des valeurs d’amplitude complexe résultant de l’étape 230, on peut estimer, en chaque voxel objet, une intensité d’émission de fluorescence correspondant à l’image acquise . L’intensité d’émission peut être obtenue à partir d’une moyenne des carrés des modules des amplitudes complexes résultant de l’étape 230. Ainsi,
La notation exprime le fait qu’il s’agit d’une estimation de à l’itération de rang , effectuée sur la base de l’image acquise .
- déterminer si la valeur maximale des états de charge globaux est inférieure ou égale à un seuil minimal ;
- si ce n’est pas le cas, piloter les convertisseurs en utilisant une régulation par statisme ;
- si c’est le cas, utiliser une puissance externe fournie par le générateur électrogène en synchronisant des sorties des convertisseurs sur une tension externe produite par le groupe électrogène puis, lorsque les batteries reliées aux convertisseurs des groupes de convertisseurs sont rechargées, déconnecter le groupe de convertisseurs particulier du groupe électrogène et piloter les convertisseurs en utilisant une régulation par statisme.
En référence à la , l’algorithme de contrôle global débute par une étape de départ (étape E700).
Le convertisseur maître global acquiert le nombre de groupes de convertisseurs et les états de charge globaux de chaque convertisseur (étape E701).
(étape E702).
Le convertisseur maître global commande pour cela, dans chaque groupe de convertisseurs, la mise en œuvre de l’algorithme de calcul de l’état de charge global.
(étape E703).
Si c’est le cas, le convertisseur maître global tente de détecter la présence du groupe électrogène, en utilisant l’algorithme de détection de groupe électrogène (étape E704).
Si aucun groupe électrogène n’est connecté ( ), le convertisseur maître global envoie cette information à tous les convertisseurs maîtres locaux (étape E705).
La commande de synchronisation du groupe électrogène avec le système de convertisseurs est inactive :
(étape E706).
- l’au moins un transducteur d’onde de l’ensemble de détection sont disposés hors d’un champ optique de la cellule émettrice et de la cellule réceptrice du capteur. Cette configuration avantageuse permet ainsi de limiter d’éventuels effets d’ombrage sur le capteur, optimisant ainsi la captation et/ou l’émission du rayonnement au travers de l’au moins une surface optique. Dans le contexte de l’invention, le « champ optique » est la portion de l’espace en direction de laquelle l’un des cellules du capteur est apte à émettre un rayonnement et/ou en provenance de laquelle elle est apte à capter un rayonnement ;
- chaque au moins un transducteur d’onde est couplé acoustiquement à l’au moins une surface optique afin de pouvoir générer l’onde au travers de la région d’intérêt optique correspondante ;
- selon une première variante de réalisation, chaque au moins un transducteur d’onde est fixé solidairement sur l’au moins une surface optique. En particulier chaque transducteur d’onde est fixé solidairement sur l’au moins une surface optique par tout moyen, tel que par exemple par collage au moyen d’un adhésif polymérique qui couple acoustiquement chaque transducteur d’onde à l’au moins une surface optique, ou par adhérence moléculaire, ou au moyen d’une couche fine métallique assurant l’adhérence entre l’au moins une surface optique et la couche piézoélectrique de chaque transducteur d’onde, ou au moyen d’un procédé comportant une étape de fusion d’une portion de la couche piézoélectrique et/ou d’une portion de l’au moins une surface optique suivie par une étape consistant à comprimer ensemble la couche piézoélectrique et l’au moins une surface optique, les portions respectives en fusion de l’au moins une surface optique et de la couche piézoélectrique étant en contact l’une de l’autre. Alternativement, chaque au moins un transducteur d’onde est fixé solidairement à l’au moins une surface optique par tout moyen de fixation, permanent ou démontable, tel que par exemple par l’intermédiaire de vis de fixation ou par l’intermédiaire d’au moins un clip de fixation ;
- selon une deuxième variante de réalisation, chaque au moins un transducteur d’onde est disposé dans une position intermédiaire entre l’au moins une surface optique et le capteur, relativement au rayonnement capté et/ou émis par le capteur. Ainsi, chaque au moins un transducteur d’onde est protégé par l’au moins une surface optique des intempéries et/ou des projections, l’au moins une surface optique jouant le rôle de surface protectrice pour l’au moins un transducteur d’onde. Dans cette deuxième variante de réalisation, chaque au moins un transducteur d’onde est alors configuré pour générer l’onde – préférentiellement du type d’une onde de Lamb – de manière à ce qu’elle atteigne la face de l’au moins une surface optique opposée à au capteur et au contact de laquelle un corps, par exemple une goutte de pluie, est éventuellement présent ;
- selon une troisième variante de réalisation, l’au moins une surface optique est disposée dans une position intermédiaire entre l’au moins un transducteur d’onde et le capteur, relativement au rayonnement capté et/ou émis par ledit capteur. Dans cette variante de réalisation, l’au moins une surface optique n’est plus une surface protectrice pour l’au moins un transducteur d’onde, mais elle peut en demeurer une pour le capteur. En d’autres termes, dans cette variante de réalisation, l’au moins un transducteur est au contact de la face de l’au moins une surface optique opposée au capteur. Dans ce cas, l’au moins un transducteur d’onde est configuré pour émettre une onde – préférentiellement du type d’une onde de surface ultrasonore – qui se propage sur cette face. Dans cette variante de réalisation, l’ensemble de protection comporte avantageusement un cache superposé à chaque au moins un transducteur d’onde et configuré pour définir un logement de protection dudit au moins un transducteur d’onde. De manière avantageuse, le cache est configuré pour laisser passer l’onde générée par l’au moins un transducteur d’onde vers la région d’intérêt optique concernée ;
- l’au moins une surface optique comprend une face dite « interne » configurée pour être disposée en regard des cellules émettrice et réceptrice et une face dite « externe » destinée à être exposée aux intempéries et/ou projections ;
– dans l’une ou l’autre des variantes de réalisation détaillées ci-dessus, l’au moins un transducteur d’onde peut être fixé sur la face externe de l’au moins une surface optique et/ou sur la face interne de ladite au moins une surface optique ;
– le capteur peut comporter un boitier logeant la cellule émettrice et la cellule réceptrice, l’au moins une surface optique étant montée sur le boitier de manière permanente ou amovible. Un tel boitier forme ainsi un système indépendant et complet ;
- l’au moins une surface optique peut être fixée solidairement au boitier de l’ensemble de protection de manière permanente et non démontable, ou de manière non permanente et amovible ;
- on comprend que l’au moins une surface optique peut être configurée pour fermer le boitier. En d’autres termes, le boitier forme un logement pour les cellules émettrice et réceptrice, débouchant vers l’extérieur via une ouverture, l’ouverture pouvant être configurée pour être fermée par l’au moins une surface optique ;
– éventuellement, l’au moins un transducteur d’onde est simultanément fixé solidairement au boitier et en couplage acoustique avec l’au moins une surface optique du capteur. Chaque au moins transducteur d’onde est fixé solidairement au boitier par tout moyen de fixation connu, tel que par exemple par collage, par encliquetage, par soudage ou par bridage via une pièce de bridage mécanique permettant de solidariser ledit au moins un transducteur d’onde audit boitier. La fixation de l’au moins un transducteur d’onde au boitier est du type d’une fixation définitive ou démontable. Cette configuration avantageuse permet de faciliter le montage de l’au moins un transducteur qui peut être préinstallé sur le boitier avec l’intégration du capteur et de sa surface optique ;