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dc.contributor.author |
➢ GHALEM Dalila ➢ ZEGADI Yousra |
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dc.date.accessioned |
2021-11-03T10:01:35Z |
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dc.date.available |
2021-11-03T10:01:35Z |
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dc.date.issued |
2021-09-10 |
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dc.identifier.uri |
https://dspace.univ-bba.dz:443/xmlui/handle/123456789/1044 |
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dc.description.abstract |
La demande croissante de l'énergie électrique mondiale exige aux fournisseurs ainsi aux distributeurs d'électricité de mettre en place une stratégie de gestion de la consommation énergétique efficace et fiable permettant aux clients de mieux maitriser leurs consommations électriques. Cette situation provoque l'apparition de nouveaux compteurs électriques intelligents, qui intègrent dans leur fonctionnement une tâche d’identification en temps réel de la classe d'appareil en état de marche à partir des mesures faites au niveau du compteur d’énergie électrique principal. Un travail publié récemment consiste à proposer un système IAED basé sur l’extraction des paramètres statistiques des coefficients harmoniques et le classificateur KNN combiné avec la stratégie de règle de vote. Dans le but de valider la pertinence des paramètres statistiques des harmoniques et d’améliorer la complexité de calcul, nous proposons un système IAED de même architecture du système précédent, mais qui utilise le classificateur GMM combiné avec la règle de vote. Les performances du système sont évaluées sous la base PLAID.
Les résultats obtenus nous ont confirmé la pertinence des paramètres statistiques des coefficients harmoniques, ainsi que, l’efficacité du classificateur GMM dans l’amélioration de la complexité du point de vue temps de calcul |
en_US |
dc.language.iso |
fr |
en_US |
dc.publisher |
Faculté des Sciences et Technologies |
en_US |
dc.relation.ispartofseries |
;EL/M/2021/01 |
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dc.title |
Identification des appareils électriques basée sur les modèles GMM |
en_US |
dc.type |
Thesis |
en_US |
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