Le problème de caractérisation non-intrusive des usages dans des conditions réelles à partir de l'unique observation de la courbe de charge (CdC) générale résidentielle et tertiaire disponible (puissance moyenne quotidienne disponible en sortie du compteur) a été peu étudié. L'objectif de la thèse est d'explorer les possibilités et les méthodes permettant une caractérisation aveugle des composantes du mélange observé. Plus précisément, il s'agit d'extraire des descripteurs temporels, énergétiques ou encore événementiels à partir d'un mélange unique de sources non-stationnaires de nombre inconnu. Nous considérons quatre sous-problématiques sous-jacentes à la caractérisation de la CdC : la détection des usages, la classification des signaux de la CdC, l'estimation des paramètres des usages (énergie, amplitude, etc.) et la séparation des sources du mélange observé. Les algorithmes mis en œuvre sont évalués sur les données réelles. Les performances obtenues sont satisfaisantes. Outre les contributions de formalisation et algorithmiques, un des apports marquants de cette étude est une solution non-intrusive pour la segmentation automatique la CdC générale résidentielle et pour la cartographie de l'énergie quotidienne consommée en quatre composantes : le chauffage électrique, le chauffe-eau, le froid alimentaire et les autres usages. Au delà des améliorations algorithmiques et de l'étude de performance à poursuivre, nous proposons en perspective de cette thèse une approche générique pour décomposer une CdC quelconque fondée sur une modélisation stochastique de la série des événements de la CdC.

La problématique développée dans la thèse est d'estimer, dans une démarche prospective et dans un but d'anticipation, les impacts en puissance induits par les ruptures technologiques et comportementales qui ne font pas aujourd'hui l'objet de mesures dans les panels. Pour évaluer les modifications sur les appels de puissance du parc résidentiel engendrées par ces profondes transformations,un modèle paramétrique, bottom-up, techno-explicite et agrégatif est donc nécessaire. Celui-ci serait donc destiné à la reconstitution, de manière non tendancielle, de la courbe de charge électrique résidentielle. Il permettrait ainsi de conduire la simulation de différents scénarios d'évolution contrastés. L'élaboration d'un tel modèle constitue le sujet de ce doctorat.Pour répondre à cette problématique, nous proposons une méthode conceptuelle originale de reconstitution de courbe de charge. Sa mise en application centrée sur la génération de foisonnement d'origine comportementale a conduit à la modélisation d'un certain nombre de concepts. Ce travail a abouti à l'élaboration d'un algorithme stochastique destiné à représenter le déclenchement réalistedes appareils domestiques. Différents cas d'application ont pu être testés et les résultats en puissance ont été étudiés. Plus particulièrement pour analyser le foisonnement visible à un niveau agrégé, nous avons mis en place une méthodologie nouvelle basée sur une distance adaptée aux courbes de charge. Finalement, nous avons cherché à identifier des comportements réels d'usage des appareils. Pour cela, nous avons conduit différents travaux de classification de courbes de charge.

Les modèles énergétiques des bâtiments à l’échelle du quartier sont généralement simplifiés pour faire face au manque de données et pour réduire le coût de calcul. Cependant, l’impact de ces simplifications sur la validité des modèles n’est pas systématiquement analysée, en particulier lorsqu’on s’intéresse à la courbe de charge. Pour combler ce manque, une méthodologie permettant de quantifier la validité des simplifications, notamment vis-à-vis de la courbe de charge, est proposée. Cette méthodologie est appliquée aux simplifications couramment utilisée pour les modèles thermiques d’enveloppe de bâtiments grâce à une plateforme numérique développée dans le cadre de cette thèse. Cette plateforme permet de générer et simuler automatiquement des modèles énergétiques de bâtiments, avec différents niveaux de détails, à partir de données issues de systèmes d’information géographique. La parallélisation des simulations énergétiques des bâtiments est utilisée à l’échelle du quartier, afin de tirer avantage de la structure du modèle global et de réduire les temps de calculs. La définition d’indicateurs spécifiques selon l’objectif de simulation apparait clairement comme l’étape essentielle lorsque l’on s’intéresse à la courbe de charge. Les résultats indiquent que la puissance est plus sensible aux simplifications que la consommation annuelle d’énergie. Les différents effets induits sont quantifiés et analysés physiquement. La capacité de l’échelle du quartier à atténuer les impacts des simplifications et d’intégrer les données statistiques est démontrée. La quantification des impacts des simplifications permet de guider l’adaptation des modèles vis-à-vis des objectifs de simulation et vis-à-vis des contraintes techniques. Cette contribution a pour objectif d’améliorer la performance des simulations énergétiques à l’échelle de la ville, et de favoriser leur développement, afin de répondre aux enjeux futurs. / District-scale building energy models are generally simplified to cope with a lack of data and to reduce computational cost. However, the impacts of these simplifications on model accuracy are not systematically studied, particularly when considering power demand. The present manuscript introduces a methodology to determine the suitability of any simplifications, notably those at the district scale, and considering the power demand. This methodology was applied to usual simplifications of the building envelope model thanks to a specific platform developed in the frame of this thesis. This platform enables automatically generating and simulating building energy models with different modelling levels of detail from geographical information systems. The parallelisation of the building energy simulations was notably implemented at the district scale in order to benefit from the model structure and to efficiently reduce the computational duration. The definition of indicators related to specific simulation objectives appears to be a necessary step when focusing on power demand. The results show a higher sensitivity to simplifications of the power demand than the annual energy consumption. These effects are quantified and physically analysed. The district-scale ability to attenuate the impacts of simplifications and to integrate statistical sources of data were demonstrated. The resulting quantification of the impacts of the simplifications made it possible to guide the adaptations of models to the simulation objectives and to the technical constraints. Such contribution aims to increase the efficiency and to favour the development of city-scale energy simulations, which are particularly needed to cope with future challenges.

L’évolution de la consommation électrique est un point clé pour les choix à venir, tant pour les moyens de production d’électricité, que pour le dimensionnement du réseau à toutes ses échelles. Aujourd’hui, ce sont majoritairement des modèles statistiques basés sur les consommations passées et des tendances démographiques ou économétriques qui permettent de prédire cette consommation. Dans le contexte de la transition énergétique, des changements importants sont en cours et à venir, et la consommation future ne sera certainement pas une continuation des tendances passées. Modéliser ces changements nécessite une modélisation fine de type bottom-up de chaque contributeur de la consommation électrique. Ce type de modèle présente des challenges de modélisation, car il nécessite un grand nombre de paramètres d’entrée qui peuvent difficilement être renseignés de façon réaliste à grande échelle. En même temps, les données et informations de tout type n’ont jamais été autant disponibles. Cela représente à la fois un atout pour la modélisation, mais aussi une difficulté importante notamment à cause de l’hétérogénéité des données. Dans ce contexte, cette thèse présente une démarche de construction d’un simulateur de consommation électrique bottom-up capable de simuler différentes alternatives énergétiques à l’échelle de la France. Un travail de recensement, de classification et d’association des bases de données pour expliquer la consommation électrique a d’abord été mené. Ensuite, le modèle de consommation électrique a été présenté ; il a été validé et calibré sur une grande quantité de mesures de consommation électrique des départs HTA fournie par Enedis. Ce modèle a enfin pu être utilisé pour simuler différentes alternatives énergétiques afin d’aider au dimensionnement du réseau de distribution. / Future trend of electricity demand is a key point for sizing both the electricity network and the power plants. In order to forecast future electricity demand, current models mostly use statistical approaches based on past demand measurements and on demographic and economic trends. Because of current context of energy transition which comes along with important changes, future electricity demand is not expected to be similar to past trends. Modeling these changes requires a bottom-up modeling of each contributor to electricity demand. This kind of model is challenging because of the large number of input data required. At the same time, data and information are more and more available. Such availability can be considered both as an asset for modeling and as an important issue because of data heterogeneity. In this context, this dissertation offers an approach to build a bottom-up load curve simulator which enables to simulate prospective scenarii at the scale of France country. Firstly, an assessment, classification, and matching of the large databases explaining the electricity demand have been performed. Then, the electricity demand model has been presented. It has been validated and calibrated on Enedis’ large volumes of electricity demand measurements of medium voltage feeders. Finally, this model has been used to simulate several prospective scenarii in order to improve the electricity distribution network sizing.

La problématique développée dans la thèse est d'estimer, dans une démarche prospective et dans un but d'anticipation, les impacts en puissance induits par les ruptures technologiques et comportementales qui ne font pas aujourd'hui l'objet de mesures dans les panels. Pour évaluer les modifications sur les appels de puissance du parc résidentiel engendrées par ces profondes transformations,un modèle paramétrique, bottom-up, techno-explicite et agrégatif est donc nécessaire. Celui-ci serait donc destiné à la reconstitution, de manière non tendancielle, de la courbe de charge électrique résidentielle. Il permettrait ainsi de conduire la simulation de différents scénarios d'évolution contrastés. L'élaboration d'un tel modèle constitue le sujet de ce doctorat.Pour répondre à cette problématique, nous proposons une méthode conceptuelle originale de reconstitution de courbe de charge. Sa mise en application centrée sur la génération de foisonnement d'origine comportementale a conduit à la modélisation d'un certain nombre de concepts. Ce travail a abouti à l'élaboration d'un algorithme stochastique destiné à représenter le déclenchement réalistedes appareils domestiques. Différents cas d'application ont pu être testés et les résultats en puissance ont été étudiés. Plus particulièrement pour analyser le foisonnement visible à un niveau agrégé, nous avons mis en place une méthodologie nouvelle basée sur une distance adaptée aux courbes de charge. Finalement, nous avons cherché à identifier des comportements réels d'usage des appareils. Pour cela, nous avons conduit différents travaux de classification de courbes de charge. / In this dissertation, we focus on the estimation of the impacts in terms of power demand caused by the technological and behavioural breaks that will affect the domestic sector in the future. These deep changes are not measured in the existing panels and the estimation is required for prospective (long-term) studies. To evaluate the very likely modifications of the domestic power demand that will follow previous influences, a bottom-up, technically-explicit and aggregative model is needed. This one aims at reconstituting the electric residential load curve according to a non-trending manner. Thanks to it, various evolution scenarios can be simulated. The purpose of this PhD is the elaboration of such a model.A functional analysis was carried out to build up a new method to reconstitute the domestic electric load curve. Since the clarifying of the diversity represents one of the key points of our research, we decided to begin the modelling task with focus on it. More precisely, we elaborated a stochastic algorithm whose purpose is the realistic starting of domestic appliances. Some application cases have been tested. We studied the diversity affecting aggregated power demand and we propose a new methodology able to visualise and to analyse it. This method is based on a distance adapted to the load curve. Finally we tried to identify human behaviour concerning the use of appliances thanks to load curve classifications.

L'efficacité énergétique des groupes de production d'eau glacée est caractérisée en Europe par un point de fonctionnement nominal, non représentatif du comportement saisonnier. Afin d'élaborer un index des performances saisonnières, il faut déterminer les performances des groupes de production d'eau glacée à charge partielle, ainsi qu'une représentation des conditions de fonctionnement rencontrées au cours d'une saison. Les performances de plusieurs groupes à puissance étagée sont étudiées en régime stationnaire. Les résultats de deux campagnes expérimentales montrent que l'absence de caractérisation des différents régimes de puissance conduit à des erreurs de conception des équipements qui dégradent leur efficacité énergétique à puissance réduite. Un modèle de comportement des performances des groupes à taux de charge et température d'entrée d'air au d'eau variable est réalisé. Une boucle d'essais permettant la caractérisation des performances dans des conditions de fonctionnement dynamique a été mise au point. Cette boucle permet d'étudier la dégradation des performances en cyclage (fonctionnement du type tout ou rien), essentiellement liée à la puissance électrique de veille de l‘alimentation électrique des équipements. De plus, des essais réalisés sur des groupes à puissance étagée montrent l'existence de défauts de régulation qui dégradent l'efficacité énergétique des équipements. Le couplage du modèle de groupe et des courbes de besoins thermiques simulées pour un bâtiment de bureau permet de calculer les performances saisonnières des groupes pour différents climats et systèmes. Il est mis en évidence que l'efficacité nominale ne permet pas de caractériser l'efficacité énergétique moyenne d'un équipement. Une méthode de réduction des besoins thermiques horaires est mise au point. Elle permet de définir un index de calcul des performances saisonnières des groupes de production d'eau glacée européens.