Projet : "Periculosi, di dati e soldi"

Nom de l'équipe : "Cabgwqkxng, tg trmg a nxktg" (Corse transcrit en Orcish)

Traduction : "Periculosi, di dati e soldi" (Dangereux, données et argent)

Résumé du projet

Cette application permet de visualiser à la fois des données météorologiques et des données d'un réseau électrique, afin de simuler des dégâts sur le réseau et obtenir une prévision du coût de ces dégâts.

Démonstration

Une vidéo de démonstration est disponible ci dessous :

Utilisation

En ligne

L'application est disponible sur le site de Forefire et sur GitHub Pages.

En local

Il est également possible de cloner le dépôt et d'utiliser un serveur local pour ouvrir le fichier index.html dans un navigateur.

La localisation de la visualisation peut être choisie ici ; par défaut, les données couvrent uniquement la Corse.

Après avoir détruit des pylônes, la partie du réseau qui n'est plus connectée à une source d'énergie s'affiche en rouge, et une estimation du coût est disponible.

Capacités de l'outil

• Visualisation de la météo : 48 heures de prévisions du vent sont disponibles par défaut et visibles selon l'échelle de temps souhaitée : en pause, temps réel, par minute, par heure, et même en sens inverse.

• Multiplateformes : La visualisation est concue pour la réalité virtuelle et augmentée, mais est également disponible dans un mode "ordinateur".

• Collaboration en temps réel : toutes les personnes qui sont connectées à l'outil sont présentes et visibles dans un même environnement, peu importe la plateforme utilisée.

• Interactions diverses : 4 simulations sont disponibles : en mode fumée et pluie, interagir avec la carte créée une particule, qui va être influencée par le vent et le terrain. Feu, pour lancer un incendie sur une zone. En mode réseau, cliquer sur un pylône électrique simule sa destruction, et permet de visualiser les zones du réseau impactées.

• Estimation des coûts : L'impact sur le réseau est chiffré selon le coût de remplacement des pylônes détruits et le coût d'indemnisation des logements touchés par heure de coupure.

Données utilisées

• Données météo ouvertes Arome [Météo-France] : (https://donneespubliques.meteofrance.fr)
• Données satellites et topologiques de la Corse : [IGN] (https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/bd-topo-r/)
• Lignes hautes tension et postes sources d'EDF Corse
• Sites de production d'électricité d'OpenStreetMap

Technologies utilisées

• VR / AR : A-Frame

• Visualisation du réseau : Leaflet

• Gestion du réseau : Cytoscape.js

• Préprocessing des données du réseau électrique :

  • API OpenStreetMap : overpass
  • Traitement des données : pandas, numpy, geopy, pygeohash, regex, sklearn

Membres de l'équipe

• Lucas Laurens : Ingénieur et doctorant en informatique

• Antoine Belgodère : Chercheur en économie

• Jean-Baptiste Filippi : Chercheur en informatique

• Big Brother : Les différentes IA qui nous ont servi d'ingénieurs

Fichiers

• pre_processing/reseau_edf.py : Génère le réseau électrique sous format json à partir des données de l'Opendata EDF Corse

• network_leaflet.html : Visualisation et interaction avec le réseau en 2D, avec la librairie Leaflet

• network.html : Permet de tester network.js et ses fonctions getAllNodesWithTypes(), reinit(), clickEvent(lat, lon) et printCost()