Le Bureau des Études Doctorales a le plaisir de vous informer que

Monsieur Nabil AMIRACH,

Doctorant au laboratoire IM2NP - Institut Matériaux Microélectronique Nanosciences de Provence – UMR CNRS 7334, rattaché à l’école doctorale 548 « Mer et Sciences », sous la direction de M. Claude JAUFFRET, co-encadré par M. Bernard XERRI et M. Bruno BORLOZ, soutiendra publiquement sa thèse en vue de l’obtention du doctorat en automatique, signal, productique, robotique, sur le thème suivant :

Le mercredi 10 juin 2015 à 10h00, à l’Université de Toulon, Campus de la Garde, bâtiment K, amphi. K 018,

devant un jury composé de

• M. Jean-Yves TOURNERET, Professeur à l’Université de Toulouse, rapporteur,
• M. Cédric RICHARD, Professeur à l’Université de Nice – Sophia Antipolis, rapporteur,
• M. Philippe REFREGIER, Professeur à Aix-Marseille Université,
• M. Claude JAUFFRET, Professeur à l’Université de Toulon,
• M. Bernard XERRI, Maître de conférences à l’Université de Toulon,
• M. Bruno BORLOZ, Maître de conférences à l’Université de Toulon.

Résumé :

La nécessité d’économiser de l’énergie est l’un des axes importants de ces dernières décennies, d’où le besoin de surveiller la consommation d’énergie des processus résidentiels et industriels. Le travail de recherche présenté dans ce manuscrit s’inscrit plus particulièrement dans le suivi de la consommation électrique afin de permettre l’économie d’énergie. Le but final étant d’avoir une connaissance précise et fiable d’un réseau électrique donné. Cela passe par la décomposition de la consommation électrique globale du réseau électrique étudié afin de fournir une analyse détaillée de l’énergie consommée par usage. L’objectif de cette thèse est la mise en place d’une approche non-intrusive permettant de réaliser les étapes de détection d’évènements et d’extraction de caractéristiques, qui précédent les étapes de classification et d’estimation de la consommation électrique par usage. L’algorithme résultant des travaux effectués durant cette thèse permet de détecter les évènements qui surviennent sur le courant et d’y associer un vecteur d’information contenant des paramètres caractérisant le régime permanent et le régime transitoire. Ce vecteur d’information permet ensuite de reconnaitre tous les évènements liés à la même charge électrique.

Mot clés : détection, estimation, borne de Cramér-Rao, NILM.

Abstract :

The need to save energy is an important focus of recent decades, hence the need to monitor the energy consumption of residential and industrial processes. The research works presented in this manuscript are within the monitoring power consumption area in order to enable energy saving. The final goal is to have a clear and reliable knowledge of a given grid. This involves the decomposition of the overall power consumption of the electrical network to provide a detailed analysis of the consumed energy. The objective of this thesis is to develop a non-intrusive approach to achieve the event detection and feature extraction steps, which precede the classification and the power consumption estimation steps. The algorithm resulting from the works performed in this thesis can detect events which occur on the current and associates to them an information vector containing the parameters characterizing the steady and transient states. Then this information vector is used to recognize all the events linked to the same electrical load.

Keywords  : detection, estimation, Cramér-Rao lower bound, NILM.