Publications des bureaux d’études ICT for Smart Grids and Smart Cities

Publications des bureaux d’études ICT for Smart Grids and Smart Cities

20 January 2021 0 By Jérôme Ferrari

Bonjour à tous,

Aujourd’hui, un post un peu spécial, car il s’agit de la publication des articles produits par les élèves de 3ème année les projets ICT for Smart Grids and Smart Cities de la filière SEM l’Ense3. Dans les jours à venir, je mettrai en avant certains articles en les transformant en post à part entière.

Je vous souhaite une bonne lecture,

Jérôme Ferrari

Projet 1: Occupancy Estimation in a room using C02 Sensor

Auteurs

  • Joanne Assaf Bou Saba
  • Mateus Moreira
  • Davi Jose Marques Vieira

Résumé

The concept of smart house has gained increasing attention in the past years.
Information technology tools have been adopted in modern buildings such as wireless sensor
networks, data analytics, IoT i.e. The internet of things and machine learning concepts. By
integrating the concept of smart buildings, we can achieve a perfect energy efficiency as well as
electrical devices monitoring. In this experiment, we are going to investigate the occupancy in a
room and estimate the number of people using a CO2 sensor network. The concentration of
CO2 in a room is a good indicator of the number of people in this room. Data collection is going
to be performed and we will be able to visualize all the data coming from the sensors using
Grafana. We are going to visualize and analyze this data in order to correctly address this
problem. Finally we will make a conclusion about this analysis.

Rapport

Code

Projet 2: Security risk on a smart home

Auteur

  • Almudena Maroto

Résumé

The Internet of Things (IoT) has arrived to change the life of humanity. Its purpose is connecting
every electronic device used. Thus, giving the user the ability to control every electronic item
in his surroundings, from turning on the TV to locking doors or changing heating temperature.
Everything is connected through internet into a single controller, giving the user a total control of
his home.
Smart homes are designed to provide a better quality life to the user and even to promote a
responsible energy consumption. According to the results obtained by the Schlage’s Industry
Insight Survey [1], the 86 % of the young population would be willing to pay more rent to live in
a smart house. Even the 44 % of them would exchange a parking lot for living in a smart home.
Therefore, Smart Homes promises to have a bright future.
Although, IoT brings great bene ts it can not be forgotten the possibles risks that comes associated
to it. The data stored from the devices contains crucial information about the users. The stored
data from the electronic devices can be used to detect patterns in the behaviour and suppose a
risk to the security. This make the user vulnerable to cyber attacks, that could derive on physical
robberies in home users.
The purpose of the present project is to analyse the limits of security in smart homes, and discover
how easily could be to identify the patterns of behaviour of a smart home user. This project wants
to rise a warning about the risk that can bring an inadequate use of the stored data.

Article

Code

Projet 3: Occupancy estimation and forecasting for energy savings.

Auteurs

  • Clement Cruveiller

Résumé

With the new climate incentives European countries are looking for carbon neutrality in 2050. The building sector is responsible for almost 40% of the primary energy consumption. If building renovation and using energy efficient systems, the IEA in Annex 66 relates that the energy efficient efforts can not go without a behavioural change from the occupants. Optimistically occupants can become more and more sober in their energy consumption, but the transition will not be that easy. The goal of this miniproject is to create an interactive application based on a predictive controller that enables energy savings but also awareness raising for occupants. The predictive controller needs to be able to forecast the occupancy based on machine learning techniques. The study is based on the Smart ExpHouse platform of Grenoble laboratory G2eLab.

Rapport

Code

Projet 4: Weather conditions and television use. Smart Home case study

Auteur

  • Adrian-Nicu Ion

Résumé

This study proposes a graphical analysis over the impact of daily atmospheric weather conditions on daily television use in a regular household equipped with smart sensors. The aim of the study was to investigate the effect of daily weather changes on people consumer habits. It is proposed, considering the mood and mood management theory that inclement and uncomfortable weather conditions are associated with lower human mood and therefore watching entertainment may serve to repair such feelings. Thus, in times of harsh weather conditions the television programs consumption is supposedly increased. It will be studied how data coming from smart sensors can be graphically used to raise awareness over media consumption habits and how they can be used to help users track their activity in a meaningful way. This thesis is put up to test by using real measurements for television usage, temperature, sunshine and rain.

Article

Projet 5: Étude de la teneur en CO2 au sein d’une habitation classique

Auteur

  • Marco Autiero

Résumé

Dans le cadre de cette dernière période, les personnes ont été amenées à rester longtemps
confinées chez elles. Il est dès lors d’autant plus important de s’assurer que le domicile soit
un endroit sain. Cet article présente une étude de la qualité de l’air d’une maison familiale
classique qui a accepté de doter son domicile de nombreux capteurs (projet
EXPE-Smarthouse) dont les données sont accessibles en open-source. Il sera question
d’étudier la variation du taux de CO2 au cours de la journée.

Article

Code

Projet 6: Mise en place d’un capteur de température de l’eau d’une serre

Auteurs

  • Lola Dussosoy
  • Benoit Ribeaud
  • Sophie Bodart

Résumé

La maîtrise de l’énergie dans les bâtiments est une clé de la réussite de la transition
énergétique. Pour cela la domotique est très utile, car elle permet de monitorer les consommations d’un
bâtiment puis de le piloter intelligemment à distance. Le système mis en oeuvre dans cette étude, utilisant
un LoPy, le module LoRa, le serveur The Things Network (TTN) et une Raspberry Pi permet de créer un
système de domotique peu cher, puissant et facile à prendre en main. Il permet de récupérer des données
de température d’un capteur grâce à la LoPy, de transmettre les données par wifi à un serveur TTN grâce
au module LoRa, puis de stocker les données sur InfluxDB, et enfin de les visualiser et traiter sur Grafana.

Article

Code

Projet 7: Mise en place d’un capteur de niveau d’eau d’une serre

Auteurs

  • JECKERT Dorine
  • POSTEC Antoine
  • LERGENMULLER Antoine
  • SACCHET Justine

Résumé

Une serre aquaponique située sur le toit du batiment GreenEr a besoin d’avoir un contrôle du niveau du bassin afin d’assurer le bien-être des poissons. Cet article a pour but de montrer la chaine d’acquisition et de transmission de la mesure du niveau d’eau.

Article

Projet 8: Mise en place capteur température eau serre

Auteurs

  • Quentin AUBERT
  • Paul LAMBERT
  • Olivier VIOLLET

Résumé

Une serre aquaponique située sur le toit du batiment GreenEr a besoin d’avoir un monitoring d’une serre aquaponique en analysant les données d’un capteur de température dans l’eau. Cet article a pour but de montrer la chaine d’acquisition et de transmission de la mesure de la température.

Article

Projet 9: Monitoring Cluster MHI

Auteurs

  • Marin Lecocq
  • Marc Medlock

Résumé

La Data Science est au coeur de la transition énergétique dans tous les secteurs d’activités
(Industrie 4.0, tertiaire,…). De la meilleure gestion de la production et consommation au
limitations des pertes du moindre système énergétique, ils ont une place majeure dans le
domaine de l’énergie. Dans ce bureau d’études, nous allons étudier le fonctionnement d’un
capteur et tenter de réaliser un scénario avec ce dernier.

Article

Projet 10: Tiny House

Auteurs

  • Agathe Gobin
  • Charles Debunne
  • Zizhen Zhang

Résumé

Dans ce mini projet, nous allons piloter la maquette Tiny House ci-dessous en mettant en
place d’un IPX800 V4, d’une Raspberry Pi et des capteurs. La visualisation et le pilotage
seront réalisés par le logiciel Jeedom.

Article

Projet 11: Projet de création d’une valise de diagnostic énergétique

Auteurs

  • Breidenstein Théo
  • Cheffer Alexis
  • Duclos Romain
  • Grosset Pierre

Résumé

Le but de ce projet est d’élaborer une valise de diagnostic énergétique. Celle-ci
regroupe plusieurs capteurs nécessaires pour étudier la performance énergétique d’un
logement. Dans le cadre de notre projet, nous allons créer une valise de diagnostic
énergétique avec des capteurs fixes, utilisables de manière autonome. Nous intégrons des
capteurs de température, de luminosité, de mouvement, d’ouverture de porte et fenêtre, de
qualité d’air et des ampoules connectées. Cette valise est principalement à destination des
ménages. Elle peut éventuellement être utilisée dans le secteur tertiaire. En revanche, elle
ne sera pas du tout adaptée au secteur industriel.

Article

Projet 12: Capteur de température serre

Auteurs

  • Léo CHEVALLET
  • Mathieu POPINEAU

Résumé

Lors de ce projet, nous avons pour objectif de mettre en place un capteur de température serre.
Nous allons ensuite essayer d’exporter les données capturées par ce capteur et les visualiser sur
Grafana.

Article

Projet 13: Data analysis of a smart house, The person number determination in a room with CO2 sensor

Auteur

  • JerzyCal

Résumé

The measurement of CO2 concentration is a relevant indicator for defining the occupation of indoor spaces. The real-time knowledge of occupation of such spaces is relevant both for maintaining indoor air quality standards and for energy efficiency purposes connected with the operation of heating, ventilation, and air-conditioning (HVAC) systems. The exact knowledge of occupation allows for rapid feedback from and the regulation of an HVAC system and the ventilation rate. Interesting applications include educational buildings and other buildings of the civil sector (e.g., shopping centres and hospitals).
However, CO2 generation rates can be derived from well‐established concepts within the fields of human metabolism and exercise physiology, which relate these rates to body size and composition, diet, and level of physical activity.
In paper some graphical trends of the CO2 concentrations in indoor spaces are provided to determine the most important variables affecting such concentrations.

Article

FIN