Identification et prédiction non intrusive de l'état des charges dans les bâtiments résidentiels à partir de mesures compteur à échantillonnage réduit

Nous abordons dans ces travaux l'identification non intrusive des charges des bâtiments résidentiels ainsi que la prédiction de leur état futur. L'originalité de ces travaux réside dans la méthode utilisée pour obtenir les résultats voulus, à savoir l'analyse statistique des données (algorithmes de classification). Celle-ci se base sur des hypothèses réalistes et restrictives sans pour autant avoir de limitation sur les modèles comportementaux des charges (variations de charges ou modèles) ni besoin de la connaissance des changements d'état des charges. Ainsi, nous sommes en mesure d'identifier et/ou de prédire l'état des charges consommatrices d'énergie (et potentiellement contrôlables) en se basant uniquement sur une phase d'entrainement réduite et des mesures de puissance active agrégée sur un pas de mesure de dix minutes, préservant donc la vie privée des habitants. Dans cette communication, après avoir décrit la méthodologie développée pour classifier les charges et leurs états, ainsi que les connaissances métier fournies aux algorithmes, nous comparons les résultats d'identification pour cinq algorithmes tirés de l'état de l'art et les utilisons comme support d'application à la prédiction. Les algorithmes utilisés se différentient par leur capacité à traiter des problèmes plus ou moins complexe (notamment la prise en compte de relations entre les charges) et se ne révèlent pas tous appropriés à tout type de charge dans le bâtiment résidentiel

On the most convenient Mixed Strategies in a Mixed Strategist Dynamics Approach for Load Management of Electric Vehicle Fleets

International audienceThis manuscript explores the selection of appropriate mixed strategies (MSs) in a Mixed Strategist Dynamics (MSD) application for load management of Plug-in Electric Vehicle (PEV) fleets. This selection is based on the convenience of PEV owners, aiming to choose those MSs that privilege early high (or fast) charging rates when it is possible. The previously published MSD and Maximum Entropy principle (MSD-MEP) approach is revised and illustrated with several examples, specially in the context of selection of MSs. This revision allows a wider understanding of the method, and aims to inspire new contributions on domains where distributed optimization methods are pertinent. Results obtained without any management structure are compared to those obtained with the MSD-MEP approach under different scenarios, where full sets of MSs and reduced sets of convenient MSs are applied. The performance of the method, using conveniently reduced sets of MSs, is tested with real historical active power measurements, provided by the SOREA utility grid company in the region of Savoie, France

Système de management énergétique résidentiel prédictif sous critères technico-économique

Nous proposons dans ce papier les résultats d'optimisation temporelle d'un ensemble représentant un bâtiment, une production et un stockage locaux d'énergie sur une journée future. Ces travaux se basent sur des résultats de prédiction effectués auparavant. Nous considérons ainsi trois ensembles différents (maison, batterie et panneaux solaires) définis par les niveaux d'énergie mis en jeu, tirés de relevés de consommation et de production réels. A partir de ces systèmes initiaux, cinq fonctions objectifs sont testées concernant les échanges d'énergie avec le réseau, le facteur de forme de la courbe de charge et des prix de l'énergie à l'usage ou en temps réel. La comparaison de ces objectifs permettra à terme de valider l'usage de la prédiction sur le contrôle optimal les sources et charges non conventionnelles du réseau basse tension par la comparaison des fonctions objectifs ainsi que la définition de scénarios d'usage des services d'énergie liés aux trois composants modélisés. A terme, leur agrégation permettra un effet de foisonnement bénéfique au vue des résultats d'optimisation

Online forecasting of electrical load for distributed management of plug-in electric vehicles

International audienc

A comparative study of low sampling non intrusive load dis-aggregation

International audienceNon-intrusive load monitoring (NILM) deals with the identification and subsequent energy estimation of the individual appliances from the smart meter data. The state of the art applications typically runs once per day and reports the detected appliances. In this work, data driven models are implemented for two different sampling rates (10 seconds and 15 minutes). The models are trained for 20 houses in the Netherlands and tested for a period of 4-weeks. The results indicate that the disaggregation methods is applicable for both sampling cases but with different use-case