Graphes & résilience | E5 (ESIEE) - 2026
Modélisation d'un Réseau Électrique (Neo4j)
Neo4j
Cypher
Graph Data Science (GDS)
Contexte
Projet E5 centré sur la modélisation d'un réseau de distribution électrique sous forme de graphe afin d'évaluer l'impact des pannes et la robustesse du système.
Objectifs
- Représenter postes, lignes et équipements dans Neo4j.
- Identifier les nœuds critiques avec des mesures de centralité.
- Simuler des coupures et analyser les composantes connexes.
Approche technique
Requêtes Cypher pour la modélisation et l'exploration des dépendances, puis algorithmes Graph Data Science (centrality, connected components) pour quantifier l'importance des équipements et les zones les plus sensibles aux pannes.
Résultats & enseignements
La modélisation graphe a permis d'identifier rapidement les points critiques du réseau et de comparer différents scénarios de coupure pour orienter les priorités de maintenance.