Caractérisation aveugle de la courbe de charge électrique : Détection, classification et estimation des usages dans les secteurs résidentiel et tertiaire - TEL - Thèses en ligne Accéder directement au contenu
Thèse Année : 2009

Caractérisation aveugle de la courbe de charge électrique : Détection, classification et estimation des usages dans les secteurs résidentiel et tertiaire

Résumé

Residential and tertiary appliances characterization in real conditions from the unique measurement available at the utility service entry (the active and/or reactive power) has been little studied. This thesis investigates new methods and approaches to an entirely non-intrusive characterization of electric appliances. Our aim is to extract several descriptors of the targeted end-uses, given one source mixture of an unknown number of non-stationary signals. This study emphasizes four areas: appliances detection, classification and estimation (consumed energy, magnitude) and the electric load decomposition problem. The proposed techniques are demonstrated with real data including an experimental house and two “real” houses. One our major contribution is a non-intrusive solution of a residential electric load segmentation and mapping the daily consumed energy into its major components (space-heating by convectors, water heater and refrigerators). Ameliorations of some algorithms and their evaluation on large real data are required in order to evaluate the robustness of the proposed methods. As future works, we detail a generic approach using a probabilistic model of the electric load events which addresses the problem of the electric load decomposition (sources separation) in the framework of Bayesian approaches.
Le problème de caractérisation non-intrusive des usages dans des conditions réelles à partir de l'unique observation de la courbe de charge (CdC) générale résidentielle et tertiaire disponible (puissance moyenne quotidienne disponible en sortie du compteur) a été peu étudié. L'objectif de la thèse est d'explorer les possibilités et les méthodes permettant une caractérisation aveugle des composantes du mélange observé. Plus précisément, il s'agit d'extraire des descripteurs temporels, énergétiques ou encore événementiels à partir d'un mélange unique de sources non-stationnaires de nombre inconnu. Nous considérons quatre sous-problématiques sous-jacentes à la caractérisation de la CdC : la détection des usages, la classification des signaux de la CdC, l'estimation des paramètres des usages (énergie, amplitude, etc.) et la séparation des sources du mélange observé. Les algorithmes mis en œuvre sont évalués sur les données réelles. Les performances obtenues sont satisfaisantes. Outre les contributions de formalisation et algorithmiques, un des apports marquants de cette étude est une solution non-intrusive pour la segmentation automatique la CdC générale résidentielle et pour la cartographie de l'énergie quotidienne consommée en quatre composantes : le chauffage électrique, le chauffe-eau, le froid alimentaire et les autres usages. Au delà des améliorations algorithmiques et de l'étude de performance à poursuivre, nous proposons en perspective de cette thèse une approche générique pour décomposer une CdC quelconque fondée sur une modélisation stochastique de la série des événements de la CdC.
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Dates et versions

tel-00461671 , version 1 (05-03-2010)

Identifiants

  • HAL Id : tel-00461671 , version 1

Citer

Mabrouka El Guedri. Caractérisation aveugle de la courbe de charge électrique : Détection, classification et estimation des usages dans les secteurs résidentiel et tertiaire. Traitement du signal et de l'image [eess.SP]. Université Paris Sud - Paris XI, 2009. Français. ⟨NNT : ⟩. ⟨tel-00461671⟩
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