SmartMeter: Analyse de signatures électriques triphasée dans la consommation résidentielle | BEAMS

SmartMeter: Analyse de signatures électriques triphasée dans la consommation résidentielle

Project information
Project type: 
Master thesis
Academic year: 
2011-2012
Status: 
Defended
Research unit: 
Electrical Energy
BEAMS supervisors
Academic promoter
Manager
Industrial promoter
Student(s)
Neriton Hoxha

Contexte :

La directive 2006/32/CE sur l’efficacité Énergétique impose de fournir une information suffisante aux utilisateurs pour comprendre et réduire leur consommation par l’intermédiaire de compteurs dit intelligents. De ce fait, les compteurs classiques (analogiques) seront remplacés d’ici quelques années, par des compteurs numériques.

Les compteurs électriques sont, dans la majorité des pays européens, la propriété et la responsabilité des gestionnaires de réseaux de distribution électrique. Leur intérêt est d’installer des compteurs répondant au mieux à leurs besoins de gestion du réseau tout en maintenant les prix les plus bas.

Il est cependant possible, par des mesures automatisées suivies d’une analyse numérique avancée, de détecter certaines surconsommations évitables. En particulier celles liées à des appareils défectueux (par ex des frigos), à des consommations résiduelles permanentes (appareils en stand-by) ou à certains comportements inutilement énergivores. Mais cette analyse à un coût supplémentaire, sans intérêt pour les gestionnaires de réseaux.

Objectif :

Le travail proposé consiste à identifier les signatures électriques de consommations domestiques à partir des mesures échantillonnées de tension et de courant acquises au point d'injection (compteur électrique) sur base de la puissance active, réactive, de la distorsion harmonique, des transitoires, des variations à l'enclenchement et au déclenchement, de la durée, de la périodicité de consommation,... 

Plus précisément, il s’agira d’analyser des algorithmes de traitement du signal de manière à quantifier leurs performances et à proposer des solutions plus performantes en tenant compte que le traitement de signal doit être effectué par un système de mesure low-cost (développé par d’autres TFEs). Pour tester les performances, les algorithmes seront appliqués à des données réelles de consommation électrique résidentielle.

Ce travail est une prolongation de deux TFEs de l’année passée.

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