Description du livre
La recherche sur les réseaux intelligents s'est récemment concentrée sur la question du suivi énergétique, avec pour objectif de maximiser la sensibilisation des utilisateurs à la consommation dans les contextes des bâtiments d'une part, et de fournir aux services publics une description détaillée des habitudes des clients d'autre part. En particulier, la surveillance non intrusive de la charge (NILM), le sujet de ce livre, représente l'un des sujets les plus brûlants dans les applications Smart Grid. La MTIN désigne les techniques visant à décomposer les données de consommation agrégées acquises en un seul point de mesure en divers profils de consommation des appareils fonctionnant dans le système électrique étudié.
Ce livre fait le point sur les méthodes de la MTIN les plus prometteuses, avec un aperçu de l'ensemble des données accessibles au public sur lesquelles l'algorithme et les expériences sont basés. Parmi les méthodes proposées, celles basées sur le modèle de Markov caché (HMM) et le réseau neuronal profond (DNN) sont les plus performantes et les plus intéressantes du point de vue des améliorations futures. Une méthode de chaque catégorie a été choisie et les améliorations de performance réalisées sont décrites. On compare les deux techniques de référence et on examine les avantages et les inconvénients. De plus, des améliorations de performance peuvent être obtenues lorsque la composante de puissance réactive est exploitée en plus de la trace de consommation de puissance active.