Abstract:
Le travail réalisé dans ce présent mémoire s’articule autour du concept d’ordonnancement et d’optimisation du coût de consommation d’électricité dans les smart houses.
Vue la complexité du processus d’ordonnancement dans le cas d’une maison qui
dispose d’un nombre important d’appareils, le problème devient NP-difficile car il nécessite
un temps d’exécution prohibitif, dans ce cas les méthodes approchées et plus précisément
les métaheuristiques, sont les plus qualifiées pour résoudre des problèmes de grandes tailles
avec des temps de résolution et des résultats acceptables.
Suite à notre étude, nous avons présenté une solution s’appuyant sur l’adaptation
de la métaheuristique « EHO » qui est inspirée du comportement d’élevage d’éléphant, cette
metaheuristique nous a permet de mieux maitriser la consommation d’électricité dans l’habitat de sorte à décaler l’exécution des appareils vers les heures creuses et éviter les heures
de pointe ou le tarif est élevé pour réduire le coût d’électricité. Les résultats des simulations
obtenus confirment l’efficacité de notre approche. Le coût de consommation en l’électricité journalière dans le cas où les équipements sont ordonnancés avec notre algorithme est
beaucoup moins cher par rapport au cas où les équipements sont ordonnancés de manière
aléatoire.
