Résumé:
Ces dernières années, la demande croissante de l’énergie électrique exige aux distributeurs d’électricité de réfléchir sur des solutions pratiques pour la bonne gestion de la consommation énergétique. L’installation des compteurs électriques intelligents devient une nécessité pour bien maitriser la consommation et d’économiser de l’énergie. Une fonction importante de ces compteurs consiste à fournir des informations en temps réel sur l’identité de l’appareil en état de fonctionnement ainsi que l’intervalle et la quantité de l’énergie consommée. Dans cette optique, nous avons proposé un système d’identification des appareils électriques domestiques basée sur l’analyse harmonique de Fourier et l’algorithme de classification KNN combiné avec la stratégie de règle de vote. Les performances du système sont évaluées en termes du taux de classification des signaux du courant électrique en utilisant la base de données COOLL.
Les résultats nous ont montré de bonnes performances avec un taux de classification de 100% obtenu en utilisant l’algorithme KNN configuré avec un nombre k de vecteurs voisins égal à 1 et le type de distance ‘Cityblock’, combiné avec la règle de vote. Plus particulièrement, les résultats nous ont montré que l’extraction des vecteurs de trois paramètres d’harmoniques STFS (Short Time Fourier Séries) est suffisante pour obtenir ce taux de classification.
