Réseaux de capteurs sans fil hétérogènes pour aider l’apprentissage non supervisé : application aux bâtiments intelligents

Le sujet de thèse concerne l’ajout de données issues de réseaux de capteurs sans fil aux algorithmes de désagrégation de la consommation d’énergie dans un contexte de bâtiments intelligents. Dans une thèse antérieure, nous avons proposé et développé de nouvelles techniques de mesures indirectes de l’énergie consommée dans un bâtiment. Le problème de désagrégation consiste alors à, connaissant la mesure globale du courant électrique et des informations issues des capteurs, retrouver l’état (arrêté, en veille, en fonctionnement avec éventuellement plusieurs états de fonctionnement) et la consommation de chaque appareil électrique. Les travaux antérieurs que nous mené sur cette problématique ont montré que l’apport des données issues des capteurs permet d’améliorer de façon significative la qualité des résultats obtenus. Pour poursuivre ce travail, dans la proposition actuelle de thèse, nous proposons d'étudier comment les capteurs peuvent ajouter des informations a priori sur l’état des équipements et de mettre au point des algorithmes d’apprentissage non supervisé permettant d’estimer les probabilités de leur activité. Par exemple, l’intensité lumineuse donne une idée de la probabilité qu’une lumière soit allumée, les variations de température pour l’état du chauffage, ou des capteurs acoustiques peuvent déterminer les cycles opératoires d’une machine à laver ou d’autres équipements.

Ce travail de thèse proposera plusieurs techniques de gestion et de réduction de l’énergie dans un nœud de capteur sans fil récupérant son énergie dans l’environnement (lumière intérieure, chaleur, vibrations). Ce gestionnaire d’énergie conduira ensuite à adapter la qualité des algorithmes utilisés et donc leur consommation d’énergie et leur puissance de calcul, en fonction de l’énergie pouvant être possiblement récupérée, ou à une prévision de celle-ci. Le principal avantage d’utiliser de la récupération d’énergie dans un contexte de bâtiment intelligent est d’éviter le remplacement des batteries et donc de réduire fortement le coût d’installation et d’entretien de ces capteurs. Un nœud à ultra-faible consommation spécifique à ce contexte sera conçu et fabriqué, notamment les parties radio et traitement numérique seront optimisées. L’objectif est de montrer que la consommation peut être suffisamment réduite pour envisager une récupération d’énergie dans l’environnement à faible coût.