La désagrégation non intrusive des charges électriques est une technique visant la reconstruction des profils individuels de puissance des appareils résidentiels à partir d’une mesure unique. À cette fin, de nombreuses approches sont disponibles dans la littérature scientifique, toutefois, des développements complémentaires sont nécessaires afin d’appliquer cette technologie dans le contexte canadien.
En effet, le chauffage d’espace habitable et le chauffage de l’eau sanitaire sont des usages qui prennent un grand pourcentage de l’énergie électrique consommée pendant les périodes froides. Ces charges sont normalement contrôlées par des thermostats électroniques basés sur le principe de la modulation de largeur d’impulsions.
Typiquement, les profils de puissance des charges à états finis sont fondés sur des structures temporelles pouvant être caractérisées par l’analyse séquentielle et événementielle des cycles d’opération. Les modèles markoviens ont émergé en tant qu’outil capable de suivre le comportement des processus stochastiques variant dans le temps. Cependant, ces modèles doivent être adaptés au contexte spécifique des thermostats électroniques dont le fonctionnement génère des impulsions en grande quantité et de morphologies similaires.
Cette thèse propose une approche probabiliste parallèle capable de gérer les similarités et le chevauchement des impulsions. L’évaluation théorique et expérimentale suggère que l’approche proposée améliore les méthodes de l’état de l’art de 8 % pour une résidence typique au Québec et pendant l’hiver.
Soutenance de thèse de doctorat en génie électrique ayant eu lieu le 20 juin 2018
Membres du jury
François Nougarou, président
Professeur, Université du Québec à Trois-Rivières
Kodjo Agbossou, directeur de recherche
Professeur, Université du Québec à Trois-Rivières
Sousso Kelouwani, codirecteur de recherche
Professeur, Université du Québec à Trois-Rivières
Roland P. Malhamé, évaluateur externe
Professeur, École polytechnique de Montréal
Brayima Dakyo, évaluateur externe
Professeur, Université Le Havre Normandie