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dc.contributor.author |
BOUREGHIDA ZAKARIA, SOUAYAH ABDESSETAR |
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dc.date.accessioned |
2024-05-14T13:58:51Z |
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dc.date.available |
2024-05-14T13:58:51Z |
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dc.date.issued |
2023-07 |
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dc.identifier.uri |
https://dspace.univ-bba.dz:443/xmlui/handle/123456789/4939 |
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dc.description.abstract |
La 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. |
en_US |
dc.language.iso |
fr |
en_US |
dc.publisher |
faculté des sciences et de la technologie* univ bba |
en_US |
dc.relation.ispartofseries |
;EL/M/2023/27 |
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dc.title |
Identification des appareils électriques basée sur les modèles HMM |
en_US |
dc.type |
Thesis |
en_US |
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