Surveillance et diagnostic de charges électriques résidentielles
Notice bibliographique
Résumé
Smart grid is the key enabler of the main conceptual framework for Smart Home (SH) concept.The emergence of SH yields Home Energy Management Systems (HEMS) to enhance residential energy solutions.HEMS are capable of creating an automation network to provide many energy saving applications and customer comfort facilitation through Appliance Load Monitoring and Diagnosis (ALMD) technologies.ALMD enables load decomposition at the appliance level.An appliance-Ievel analysis can bene fit both customers and utilities by improving energy efficiency and subsequently reducing the electricity cost.The ALMD system accounts for two main procedures of load identification and fauIt detection that lie at the root of this study.The former is offered by load monitoring phase.This phase can be executed by use of intrusive and non-intrusive methods.Nevertheless, due to different issues related to the first technique, the non-intrusive mechanism has been promoted.On the other side, the latter is realized through anomal y detection manners.These manners exploit the results of load monitoring step to detect any deviation in appliances' normal behavior.Consequently, the anomalous appliances are analyzed to be diagnosed in terms of either faulty or abnormal.Accordingly, this essay commences with the first phase, in the context of Non-intrusive Load Monitoring (NILM).NILM entails essential prerequisites in order to realize a fruitful structure.These essentials generally vary based on customer's choice of appliances, their electrical characteristics, and environ mental conditions.For example, in Quebec, Canada, where this study is conducted, the Electric Space Heaters (ESH) and Electric Water Heaters 1 would like to express my sincere gratitude to my research supervisor, Professor Kodjo Agbossou, the faculty member of Department of Electrical and Computer Engineering of UQTR for his invaluable research support, outstanding advice, patience, and motivation.He taught me how to conduct scientific research, how to present a scientific study, and how to write a scientific manuscript.His endless guidance and immense knowledge helped me in all the time of my research studies. 1 wou Id also like to extent thanks to my research advisor, Professor Sousso Kelouwani, the faculty member of Department of Mechanical Engineering of UQTR for his continuous help, cooperation, and inspiration.His professional support and precious scientific knowledge have made a deep impression on me.His dedication to providing high-quality research credits him with an excellent scientist ex ample to follow and goal to strive to. 1 am deeply indebted to Professor Alben Cardenas, the faculty member of Department of Electrical and Computer Engineering of
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».