NIALM (Non-Intrusive Load Monitoring) est une technologie innovante qui permet de suivre la consommation individuelle en énergie des différents appareils électriques dans un réseau électrique grâce à un seul point de mesure. Ainsi, l’installation et la maintenance du système est très simple. Cependant, le logiciel NIALM nécessite le développement d’algorithmes sophistiqués pour identifier la consommation de chaque appareil avec une bonne précision. Par conséquent, ces algorithmes complexes nécessitent une plate-forme d’exécution puissante et coûteuse. En réponse à ce problème, cette thèse propose un système NIALM innovant fonctionnant en temps réel et à faible coût. Ce système permet de dépasser certaines limites actuelles du NIALM grâce à une extraction d’informations supplémentaires sur les signatures électriques, une détection des transitions lentes et des appareils à multi-états grâce à deux nouvelles fonctions : un algorithme de détection d'événements CUSUM et une ventilation des sommes cumulées en se basant sur un algorithme génétique. La deuxième contribution importante est de proposer une méthodologie utilisant le modèle RPN (Reactive Process Network) pour développer le système NIALM dans un SoC (System on Chip) avec une accélération matérielle de type FPGA. Ce SoC permet ainsi l'exécution en parallèle dans le FPGA de processus de traitement de données avec des algorithmes complexes tout en satisfaisant les contraintes de temps. Les avantages de notre méthode sont : la capacité de développer une spécification exécutable, d’effectuer une exploration d'architecture, et d’obtenir rapidement un prototype du système NIALM à partir d’un même modèle applicatif. / In comparison to conventional smart meters, NIALM (Non-Intrusive Load Monitoring) is an innovative technology because it can monitor power usage on individual appliances in an electrical network using only one sensing node. Thus, setting up and maintaining the system is very simple because of the few of hardware elements. In contrast, the software of NIALM is often very complex and there is still the need in developing more complex algorithms to classify appliances more accurately. These complex algorithms of NIALM require to run on a powerful and expensive hardware platform. In order to overcome this problem, the first contribution of this thesis is to propose a low cost real-time innovative NIALM system to solve some limits of NIALM design by extracting more electrical signatures, detecting slow transition and multi-state appliances, and energy disaggregation in real-time. This is possible by using two new algorithms: CUSUM event detection algorithm and disaggregation based on Genetic Algorithm. Similar to complex DSP systems, a NIALM system contains both event control processes and data streaming processes. The second important contribution of this research is to propose a methodology based on RPN model (Reactive Process Network) to develop a complex NIALM system in SoC with FPGA acceleration. Such SoC allows running data streaming processes with complex algorithms and hard timing constraints in parallel in FPGA while other processes can run in processors. The advantages of our methodology are the ability to develop an executable specification to proceed to architecture exploration, and prototype the NIALM system quickly using the same application model.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2015NICE4127 |
| Date | 11 December 2015 |
| Creators | Nguyen, Trung Kien |
| Contributors | Nice, Jacquemod, Gilles |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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