Guillaume Fontanet

Bénévolat dans un projet de Data For Good, il est encore trop tôt pour en mentionner le nom.

Dans une équipe très agile, dont les bénévoles changent souvent mais un socle solide reste en place.

Lecture de données sur datagouv.fr, traitement des données en ijson et polars.

𝐂𝐨𝐧𝐭𝐞𝐱𝐭𝐞

Enedis est le gestionnaire du réseau public de distribution d’électricité sur 95 % du territoire français continental. Ses collaborateurs assurent chaque jour l’exploitation, l’entretien et le développement de kilomètres de réseau. Dans le cadre de ma mission chez Enedis, je travaille sur un projet : Cartoline.

𝗠𝗶𝘀𝘀𝗶𝗼𝗻𝘀

𝗖𝗮𝗿𝘁𝗼𝗹𝗶𝗻𝗲

L’outil CartoLine, issu de la R&D d’Enedis, est un outil de maintenance prédictive qui exploite les données des compteurs Linky et qui permet de recommander des maintenances pour éviter des coupures.

• Construction d'une base de vérité et d'une base apprentissage pour ré-entraîner le modèle

• Conception de modèles pour la détection préventive de pannes sur le réseau BT

• Définition et réalisation de KPI de performance des modèles

𝗙𝗼𝘂𝗿𝗺𝗶𝘀

De l'étude à l'industrialisation

• Etude en R sur les problèmes causés par les fourmis dans les compteurs Linky : répartition géographique, saisonnalité, amplitude, remplacement des compteurs, corrélations avec des défauts relevés par les compteurs.

• Construction d'un modèle en Python pour diagnostiquer les cas où des défauts sont causés par des fourmis, à partir des infos relevées par les Linky, des données météo, de la situation géographique, etc. Puis test avec des métiers volontaires pour recueillir des retours terrains.

• Construction d'un nouveau modèle en scala, en prenant en compte les retours métier du précédent modèle. Automatisation du run quotidien avec airflow. Diagnostic du défaut fourmis rendu dans l'application Cartoline. Suivi du modèle, de ses prédictions et des retours terrains sur un dashboard.

𝗦𝗰𝗼𝗿𝗶𝗻𝗴 𝗕𝗮𝘀𝘀𝗲 𝗧𝗲𝗻𝘀𝗶𝗼𝗻 (𝗦𝗰𝗼𝗿𝗶𝗻𝗴 𝗕𝗧)

Projet R&D visant à noter chaque année les réseaux de distribution basses tensions (départs BT) en fonction des défauts de tension relevés par les Linky.

• Création d'indicateurs basés sur les défauts de tensions (nombre de clients en défauts, nombre de jours en défauts, gravité des défauts..)

• Pondération des défauts en fonction des aléas météorologiques. Car les défauts peuvent être corrélés à la température. Et les aléas météo sont différents d'une année à l'autre. Pour comparer les défauts de différentes années, il faut donc pondérer les défauts par la température.

• Tests et validation d'une formule pour le scoring BT qui convient aux besoins du commanditaire. La formule du scoring BT doit être facile à interpréter, elle doit correspondre aux besoins et aux hypothèses du commanditaire.

𝗖𝗮𝗿𝗮𝗰𝘁𝗲́𝗿𝗶𝘀𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 𝗱𝗲𝘀 𝗲𝘅𝗰𝘂𝗿𝘀𝗶𝗼𝗻𝘀 𝘀𝘂𝗿 𝗹𝗲 𝗿𝗲́𝘀𝗲𝗮𝘂 𝗯𝗮𝘀𝘀𝗲 𝘁𝗲𝗻𝘀𝗶𝗼𝗻

Classification des défauts de tension du réseau BT selon leur cause :

• réseau BT en déséquilibre de consommation

• réseau BT mal dimensionné

• autre

Pour cela :

• Traitement de données en scala sur les données d'excursions, de consommation et de réseau

• Classification par des règles validées par le métier

• Calcul sur tout le réseau BT d'Enedis, environ 2 200 k départs BT