Soutenance de thèse de ABOULFADL Rania

Résumé de la thèse

Cette thèse s'inscrit dans le cadre de l'optimisation de systèmes d'irrigation distribués, dans un contexte marqué par la nécessité de préserver la ressource en eau et d'assurer une autonomie énergétique fiable. Elle poursuit un double objectif: (1) diagnostiquer l'état de charge et anticiper la fin de vie des batteries lithium-ion qui alimentent le système; (2) modéliser le comportement hydrique du sol afin de concevoir une stratégie de pilotage optimale, conforme aux contraintes physiques et opérationnelles du terrain.
La première contribution concerne le développement d'une approche hybride de diagnostic et de pronostic des batteries. À partir de mesures expérimentales (tension, température), plusieurs indicateurs de dégradation sont extraits et comparés. L'enthalpie, dérivée de grandeurs mesurables, s'impose comme l'indicateur le plus discriminant pour le suivi de l'état de charge. La détection de la fin de vie fonctionnelle est réalisée via l'algorithme Isolation Forest. L'estimation du RUL repose ensuite sur une combinaison de méthodes de clustering (Fuzzy C-means) et de régression supervisée, permettant d'anticiper efficacement les besoins de maintenance. Enfin, la gestion des sous- et surestimations du RUL est abordée à travers une formulation fondée sur le coût de maintenance, traduisant les impacts économiques des erreurs de prédiction. L'utilisation de fonctions de perte asymétriques et d'un ajustement de biais permet de limiter ces effets et d'optimiser les stratégies de remplacement.
La seconde contribution porte sur la modélisation dynamique et le pilotage du système d'irrigation. Les paramètres d'un modèle ARX commuté sont estimés à partir de mesures in situ, décrivant la réponse hydrique du sol face à des vannes tout-ou-rien. Ce modèle est intégré dans un schéma de commande prédictive (MPC), formulé comme un problème d'optimisation mixte en nombres entiers (MILP). Les produits bilinéaires sont linéarisés à l'aide des enveloppes de McCormick pour garantir la compatibilité avec les solveurs classiques. Le contrôleur génère alors des plannings d'irrigation optimisés, assurant la satisfaction des besoins hydriques tout en respectant les contraintes du système.
Ce travail contribue à l'élaboration d'une architecture de commande intégrée, alliant pronostic énergétique et régulation optimisée des apports hydriques. Cette architecture ouvre la voie à des déploiements en conditions réelles, avec des perspectives d'extension à des systèmes multi-parcelles et à l'intégration de données climatiques exogènes.