مساهمة الانترنت في ترقية دراسات السوق في المؤسسات الصغيرة والمتوسطة دراسة حالة مؤسسة : بلاستي أنابيب بكوينين – الوادي-

تتجلى أهمية المؤسسات الصغيرة والمتوسطة في مدى قدرتها على المساهمة في عملية التنمية الاقتصادية والاجتماعية،وذلك بسبب الخصائص التي تميزها عن غيرها من المؤسسات،لذا أصبحت تعتبر المحرك الأساسي والأكثر فعالية في الاقتصاد،مما جعلها تحظى بالأولوية ضمن مختلف البرامج والاستراتيجيات التنموية في جميع الاقتصاديات. وبظهور التحولات والتطورات السائدة في مجال تكنولوجيا المعلومات والاتصال المتمثلة خاصة في الانترنت،وما تقدمه من فرص في مجال التسويق،مما أدى بالكثير من المؤسسات استغلالها واستخدامها لضمان الاستمرار والبقاء. وعليه تهدف هذه الدراسة إلى إبراز الدور الذي يلعبه التطور التكنولوجي وتحديدا استخدام الانترنت في زيادة فعالية الوظيفة التسويقية للمؤسسات الصغيرة والمتوسطة،نظرا لما تمتاز به من صغر الحجم ومحدودية الإمكانيات المادية والبشرية،ويتجلى دور هذه التقنية في دعم وإسناد المهام التسويقية خاصة في دراسات السوق،ويتبين ذلك في مساهمتها في تحسين نظام المعلومات التسويقي وتدعيم يقظتها التسويقية وخاصة التكنولوجية،ومدى قدرتها في الحصول على البيانات التي تحتاجها فيما يتعلق بالمنتجات والمؤسسات المنافسة، كما عملت على تطوير وإفراز طرق جديدة لجمع البيانات حول الزبائن في الوقت الحقيقي. الأمر الذي جعل الانترنت تلعب دورا هاما في ترقية دراسات السوق في المؤسسات الصغيرة والمتوسطة. الكلمات المفتاحية : المؤسسات الصغيرة والمتوسطة،الانترنت،دراسات السوق،التسويق الالكتروني

Model predictive control for energy management in buildings Part 1: Zone Model Predictive Control

International audienceIn this paper, a distributed model predictive control to manage the actuation of the whole actuators (heating/cooling, ventilation, lighting, shading) in a multi-zone building to control comfort parameters (temperature, indoor CO2 level and indoor illuminance). The control process is performed in a distributed fashion and handle variable prices as well as resource limitation in a context of a multi energy source building. To this end, we firstly present a zonal non linear model predictive controller which is concerned by zonal decision making, we then provide a coordination scheme based on a primal decomposition to adresse the resource allocation problem that happens in the presence of global constraints on power consumption. We finally provide some simulation results attesting the fast convergence of control algorithm and the benefit of the controlle

Distributed Predictive Control for energy management in buildings

À l’heure actuelle, les stratégies de gestion de l’énergie pour les bâtiments sontprincipalement basées sur une concaténation de règles logiques. Bien que cette approcheoffre des avantages certains, particulièrement lors de sa mise en oeuvre sur des automatesprogrammables, elle peine à traiter la diversité de situations complexes quipeuvent être rencontrées (prix de l’énergie variable, limitations de puissance, capacitéde stockage d’énergie, bâtiments de grandes dimension).Cette thèse porte sur le développement et l’évaluation d’une commande prédictivepour la gestion de l’énergie dans le bâtiment ainsi que l’étude de l’embarcabilité del’algorithme de contrôle sur une cible temps-réel (Roombox - Schneider-Electric).La commande prédictive est basée sur l’utilisation d’un modèle du bâtiment ainsique des prévisions météorologiques et d’occupation afin de déterminer la séquencede commande optimale à mettre en oeuvre sur un horizon de prédiction glissant.Seul le premier élément de cette séquence est en réalité appliqué au bâtiment. Cetteséquence de commande optimale est obtenue par la résolution en ligne d’un problèmed’optimisation. La capacité de la commande prédictive à gérer des systèmes multivariablescontraints ainsi que des objectifs économiques, la rend particulièrementadaptée à la problématique de la gestion de l’énergie dans le bâtiment.Cette thèse propose l’élaboration d’un schéma de commande distribué pour contrôlerles conditions climatiques dans chaque zone du bâtiment. L’objectif est de contrôlersimultanément: la température intérieure, le taux de CO2 ainsi que le niveaud’éclairement dans chaque zone en agissant sur les équipements présents (CVC, éclairage,volets roulants). Par ailleurs, le cas des bâtiments multi-sources (par exemple:réseau électrique + production locale solaire), dans lequel chaque source d’énergie estcaractérisée par son propre prix et une limitation de puissance, est pris en compte.Dans ce contexte, les décisions relatives à chaque zone ne peuvent plus être effectuéesde façon indépendante. Pour résoudre ce problème, un mécanisme de coordinationbasé sur une décomposition du problème d’optimisation centralisé est proposé. Cettethèse CIFRE 1 a été préparée au sein du laboratoire Gipsa-lab en partenariat avecSchneider-Electric dans le cadre du programme HOMES (www.homesprogramme.com).Currently, energy management strategies for buildings are mostly based on a concatenationof logical rules. Despite the fact that such rule based strategy can be easilyimplemented, it suffers from some limitations particularly when dealing with complexsituations. This thesis is concerned with the development and assessment ofModel Predictive Control (MPC) algorithms for energy management in buildings. Inthis work, a study of implementability of the control algorithm on a real-time hardwaretarget is conducted beside yearly simulations showing a substantial energy savingpotential. The thesis explores also the ability of MPC to deal with the diversity ofcomplex situations that could be encountered (varying energy price, power limitations,local storage capability, large scale buildings).MPC is based on the use of a model of the building as well as weather forecasts andoccupany predictions in order to find the optimal control sequence to be implementedin the future. Only the first element of the sequence is actually applied to the building.The best control sequence is found by solving, at each decision instant, an on lineoptimization problem. MPC’s ability to handle constrained multivariable systems aswell as economic objectives makes this paradigm particularly well suited for the issueof energy management in buildings.This thesis proposes the design of a distributed predictive control scheme to controlthe indoor conditions in each zone of the building. The goal is to control thefollowing simultaneously in each zone of the building: indoor temperature, indoorCO2 level and indoor illuminance by acting on all the actuators of the zone (HVAC,lighting, shading). Moreover, the case of multi-source buildings is also explored, (e.g.power from grid + local solar production), in which each power source is characterizedby its own dynamic tariff and upper limit. In this context, zone decisions can nolonger be performed independently. To tackle this issue, a coordination mechanismis proposed. A particular attention is paid to computational effectiveness of the proposedalgorithms. This CIFRE2 Ph.D. thesis was prepared within the Gipsa-lab laboratoryin partnership with Schneider-Electric in the scope of the HOMES program(www.homesprogramme.com)

L’ÉCRITURE DU MOI : ENTRE L’AUTOFICTION ET HISTOIRE DANS « LA CITÉ DES ROSES » DE MOULOUD FERAOUN

Le présent travail intitulé L’écriture du moi : Entre l’autofiction et Histoire dans La Cité des Roses de Mouloud Feraoun met l’accent sur quatre notions, qui sont : L’écriture du moi, l’Histoire et l’identité. Notre travail s’interroge sur la pertinence du lien entre les écritures du moi et l’histoire, et cela par le biais de l’autofiction avec un roman posthume de Feraoun Mouloud dans son œuvre La Cité des Roses. Avec l’emploi de la fiction dans un roman, l’auteur transmet des messages codés, il manifeste des moments de son vécu et aussi, pour une libre expression, à l’aide de l’autofiction, le romancier a une forme de pouvoir rédactionnel. Le choix du genre autofictionnel permet au romancier d’avoir le rôle d’un témoin, et cela durant une époque de sa vie, pour pouvoir transmettre des faits et des événements déjà passés. L’écriture du moi est un moyen d’affirmation de soi mais aussi une affirmation d’une identité collective

Scalability study for a hierarchical NMPC scheme for resource sharing problems

International audienceThis paper deals with the computational efficiency evaluation of a hierarchical DMPC (distributed model predictive control) framework for resource sharing problems. The provided DMPC framework is based on a dual decomposition of the centralized open-loop controller which is decomposed into several subproblems and one coordinator problem. At coordinator level the bundle method is used in order to recover the globally optimal solution through an iterative process.The main focus of this paper is a detailed discussion of the impact of the bundle method’s parametrization on the computational performance of the whole scheme. Additionally a qualitative comparison with a similar scheme based on primal decomposition is provided and some rules of thumb for deter- mining an effective parametrization of the bundle method are established. In the provided simulations the scheme is applied to a large-scale problem of the smart district context. More precisely the centralized optimization problem of a district composed of 1000 buildings sharing a globally limited power resource is able be solved to optimality using our proposed framework in around 3 seconds