As Ações de Eficiência Energética encontram grandes barreiras para sua implantação. Um dos motivos pode estar na falta de conhecimento do tomador de decisão que, para evitar o custo inicial mais elevado de um equipamento eficiente, opta por instalar um equipamento mais barato, mas que consequentemente consome mais energia e aumenta os dispêndios com a eletricidade. Os sistemas de gestão de energia visam demonstrar a origem das despesas relacionadas ao consumo de energia elétrica, conscientizando os usuários acerca de tais custos. Muitos usuários não enxergam a possibilidade de economia de energia e de dinheiro, ao investir em equipamentos mais eficientes. Muitos consideram as faturas de energia como despesas fixas, logo, sem exigência de acompanhamento. Fato não compatível com os dias atuais. Ao identificar o consumo desagregado de energia da instalação, os usuários poderão avaliar os impactos de suas atividades em relação ao consumo de energia, assim com seu custo nas faturas de energia. A medição direta dos equipamentos reproduz o valor mais preciso do consumo desagregado. Entretanto, para muitas instalações esta prática é inviável, pois seus circuitos são compartilhados por diversos tipos de equipamentos e os custos de aquisição, implantação e leitura dos medidores podem se tornar proibitivos. É possível obter o valor do consumo desagregado por inspeção da instalação, que consiste no levantamento das características elétricas dos equipamentos, suas respectivas potências e períodos de utilização. Esse método, no entanto não é tão preciso na análise do consumo desagregado, pois envolve uma série de estimativas acerca da utilização dos equipamentos, que nem sempre são acertadas. Visando contornar estas situações, as técnicas de monitoramento não intrusivo de carga passaram a buscar na curva de carga as assinaturas elétricas dos equipamentos, para identificar seus períodos de funcionamento e assim obter o consumo desagregado. / The energy efficiency programs face huge difficulties to be deployed. The reason may be the lack of knowledge about total costs in acquires less efficient devices, which is cheaper, though the increases in energy bills eliminate this initial economy. Thereby, the Energy Management Systems aims to demonstrate the relation between the user\"s behavior and the electric power consumption. Many managers consider the electric bill as a fixed cost, without require tracking its origin. This means waste of energy and money. Analyzing the facility by sectors may improve the understanding about the costs in electricity and the knowledge about the disaggregated energy consumption, though is not always an easy issue to be obtained. Monitoring each equipment provides the exactly amount of energy is used in that system. However the costs of acquirement, implementation and monitoring these meters may become prohibitively. This way, the researches about nonintrusive load monitoring aim to demonstrate where the energy is being used and how it can be minimized.

As Ações de Eficiência Energética encontram grandes barreiras para sua implantação. Um dos motivos pode estar na falta de conhecimento do tomador de decisão que, para evitar o custo inicial mais elevado de um equipamento eficiente, opta por instalar um equipamento mais barato, mas que consequentemente consome mais energia e aumenta os dispêndios com a eletricidade. Os sistemas de gestão de energia visam demonstrar a origem das despesas relacionadas ao consumo de energia elétrica, conscientizando os usuários acerca de tais custos. Muitos usuários não enxergam a possibilidade de economia de energia e de dinheiro, ao investir em equipamentos mais eficientes. Muitos consideram as faturas de energia como despesas fixas, logo, sem exigência de acompanhamento. Fato não compatível com os dias atuais. Ao identificar o consumo desagregado de energia da instalação, os usuários poderão avaliar os impactos de suas atividades em relação ao consumo de energia, assim com seu custo nas faturas de energia. A medição direta dos equipamentos reproduz o valor mais preciso do consumo desagregado. Entretanto, para muitas instalações esta prática é inviável, pois seus circuitos são compartilhados por diversos tipos de equipamentos e os custos de aquisição, implantação e leitura dos medidores podem se tornar proibitivos. É possível obter o valor do consumo desagregado por inspeção da instalação, que consiste no levantamento das características elétricas dos equipamentos, suas respectivas potências e períodos de utilização. Esse método, no entanto não é tão preciso na análise do consumo desagregado, pois envolve uma série de estimativas acerca da utilização dos equipamentos, que nem sempre são acertadas. Visando contornar estas situações, as técnicas de monitoramento não intrusivo de carga passaram a buscar na curva de carga as assinaturas elétricas dos equipamentos, para identificar seus períodos de funcionamento e assim obter o consumo desagregado. / The energy efficiency programs face huge difficulties to be deployed. The reason may be the lack of knowledge about total costs in acquires less efficient devices, which is cheaper, though the increases in energy bills eliminate this initial economy. Thereby, the Energy Management Systems aims to demonstrate the relation between the user\"s behavior and the electric power consumption. Many managers consider the electric bill as a fixed cost, without require tracking its origin. This means waste of energy and money. Analyzing the facility by sectors may improve the understanding about the costs in electricity and the knowledge about the disaggregated energy consumption, though is not always an easy issue to be obtained. Monitoring each equipment provides the exactly amount of energy is used in that system. However the costs of acquirement, implementation and monitoring these meters may become prohibitively. This way, the researches about nonintrusive load monitoring aim to demonstrate where the energy is being used and how it can be minimized.

There is a continuously growing amount of appliances and energy dependent services in households. To date, efforts have mostly focused on energy efficiency, however behavior changes are required for a more sustainable energy consumption. People therefore need to understand their consumption habits to be able to adapt them. Appliance-specific feedback is probably the most efficient way to impact behaviors, since people need to ‘see’ where their electricity goes. Smart meters, currently being extensively rolled out in Europe and in the U.S. are good potential candidates to provide end-users with<p>energy advice. The required functionalities must however be rapidly defined if they are expected to be integrated in the future massive roll out.<p><p>Nonintrusive appliance load monitoring aims to derive appliance-specific information from the aggregate electricity consumption. While techniques have been developed since the 80’s, those mainly address the identification of previously learned appliances, from a database. Building such a database is an intrusive and tedious process which should be avoided. Whereas most recent efforts have focused on unsupervised techniques to disambiguate energy consumption into individual appliances, they usually rely on prior information about measured appliances such as the number of appliances, the number of states in each appliance as well as the power they consume in each state. This information should ideally be learned from the data. This topic will be addressed in the present research.<p><p>This work will present a framework for unsupervised learning for nonintrusive appliance<p>load monitoring. It aims to discover information about appliances of a household solely from its aggregate consumption data, with neither prior information nor user intervention. The learning process can be segmented into five tasks: the detection of on/off switching, the extraction of individual load signatures, the identification of<p>recurrent signatures, the discovery of two-state electrical devices and, finally, the elaboration<p>of appliance models. The first four steps will be addressed in this paper.<p><p>The suite of algorithms proposed in this work allows to discover the set of two-states electrical loads from their aggregated consumption. This, along with the evaluation<p>of their operating sequences, is a prerequisite to learn appliance models from the data. Results show that loads consuming power down to some dozens of watts can be learned from the data. This should encourage future researchers to consider such an unsupervised learning. / Doctorat en Sciences de l'ingénieur / info:eu-repo/semantics/nonPublished

Cette thèse s'articule autour de deux thématiques : les méthodes numériques pour la propagation d'ondes acoustiques sous écoulement et les méthodes de réduction de modèles. Dans la première thématique, nous développons une méthode de couplage d'éléments finis et d'éléments de frontière pour résoudre l'équation d'Helmholtz convectée, lorsque l'écoulement est uniforme à l'extérieur d'un domaine borné. En particulier, nous proposons une formulation bien posée à toutes les fréquences de la source. Dans la deuxième thématique, nous proposons une solution au problème classique d'accumulation d'arrondis machine qui survient en calculant l'estimateur d'erreur a posteriori dans la méthode des bases réduites. Par ailleurs, nous proposons une méthode non intrusive pour calculer une approximation sous forme séparée des systèmes linéaires résultant de l'approximation en dimension finie de problèmes aux limites dépendant d'un ou plusieurs paramètres / This thesis has two topics : numerical methods for acoustic wave propagation in a flow and reduced order models. In the first topic, we develop a coupled finite element and boundary element method to solve the convected Helmholtz equation, when the flow is uniform outside a bounded domain. In particular, we propose a formulation that is well-posed at all the frequencies of the source. In the second topic, we propose a solution to the classical problem of round-off error accumulation that occurs when computing the a posteriori error bound in the reduced basis method. Furthermore, we propose a non intrusive method for the approximation, in a separated representation form, of linear systems resulting from the finite-dimensional approximation of boundary-value problems depending on one or several parameters