Directeur de thèse : Nadine MARTIN
Co-encadrant : Florent CHATELAIN
École doctorale : Electronique, electrotechnique, automatique, traitement du signal (EEATS)
Spécialité : Signal, image, parole, télécoms
Structure de rattachement : Université Grenoble Alpes
Établissement d'origine : SUPELEC
Financement(s) : CIFRE
Date d'entrée en thèse : 01/12/2009
Date de soutenance : 15/03/2013
Composition du jury :
Olivier GAUDOUIN, PR à Grenoble-INP, Président
Cédric RICHARD, PR à l''Université de Nice-Sophia Antipolis, Rapporteur
Jean-Yves TOURNERET, PR à l''INP Toulouse, Rapporteur
Pierre BORGNAT, CR au laboratoire de physique de l''ENS Lyon, Examinateur
Nadine MARTIN, DR à Gipsa-Lab, Directeur de thèse
Florent CHATELAIN, MCF à Gipsa-Lab, Co-encadrant
Résumé : Le sujet de cette thèse est la détection, la caractérisation et la classification de signaux transitoires électro-domestiques. Létude de ces signaux, générés par la mise sous tension dappareils électriques, est importante dans le cadre du développement de réseaux électriques intelligents (smart grid). Un modèle original est proposé pour représenter lévolution temporelle de la puissance active de ces signaux. Ce modèle repose sur une méthode de régression par morceaux munie de fonctions de transition modélisant les changements de régime des appareils étudiés. A partir de ce modèle, une méthode dapprentissage bayésienne hiérarchique est mise en oeuvre afin de conjointement, extraire les paramètres du modéle proposé et classifier les signaux transitoires parmi 5 classes étudiées. La méthodologie proposée est testée sur une base de données de signaux réels, fournie par EDF R&D.