BOUREGHIDA ZAKARIA, SOUAYAH ABDESSETAR2024-05-142024-05-142023-07http://10.10.1.6:4000/handle/123456789/4939La demande croissante de la gestion efficace de l'énergie a nécessité la mise en place des compteurs intelligents permettant de surveiller et d’optimiser la consommation d’énergie. En particulier, l'identification en temps réel des appareils électriques est une caractéristique indispensable. Dans notre travail, nous avons implémenté un système d'identification des appareils électriques domestiques (IAED) basé sur l'analyse harmonique combinée avec le classificateur HMM (Hidden Markov Models). Les performances de ce système sont évaluées sur la base de données COOLL en utilisant le taux de classification des signaux du courant électrique comme mesure de performances. Les résultats nous ont montrés un taux de classification maximal de 98,81% obtenu avec des Modèles HMM de 7 états associés chacun à un modèle GMM de 4 gaussiennes.frThesis