Browsing by Author "DOGHMANE Noureddine (Co-Encadrant)"

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    Étude comparative des performances entre Communication CPL et LoRa pour la supervision d’installations Industrielles isolées
    (ECOLE NATIONALE SUPERIEURE DE TECHNOLOGIE ET D’INGENIERIE - ANNABA, 2025) ALLAOUA Hacene Elislem; BENLAMARI Ouasim; DEBBAH Abdesselam (Encadrant); DOGHMANE Noureddine (Co-Encadrant)
    Dans les installations industrielles isolées, où l’accès aux infrastructures de communication classiques est souvent limité voire inexistant, il est essentiel de s’appuyer sur des technologies de transmission de données à la fois robustes, économiques et peu énergivores. Ce mémoire présente une étude comparative entre deux solutions de communication particulièrement adaptées à ce contexte : le Courant Porteur en Ligne (CPL/PLC) et la technologie sans fil LoRa (Long Range). L’objectif principal est de réaliser une simulation, en comparant un CPL face à un réseau LORA, en utilisant simultanément un canal CPL et un canal Lora. Les performances des deux technologies seront évaluées selon plusieurs critères techniques : débit de transmission, taux de perte de données, latence, portée effective, consommation énergétique, sensibilité aux perturbations électromagnétiques et fiabilité en environnement industriel. L’étude intègre également une réflexion sur la coexistence ou la redondance des deux technologies : peut-on les combiner pour accroître la résilience du système, via un mécanisme de basculement intelligent ou une double voie sécurisée ? Les résultats de ce travail contribueront à orienter le choix des solutions de communication dans les systèmes de supervision industrielle implantés dans des zones à connectivité difficile.
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    Évaluation des méthodes de détection d’événements et de Classification pour l’identification des appareils dans les systèmes NILM
    (ECOLE NATIONALE SUPERIEURE DE TECHNOLOGIE ET D’INGENIERIE - ANNABA, 2025) SEMARI Douha; GHEDJATI Nouha; DEBBAH Abdesselem; DOGHMANE Noureddine (Co-Encadrant)
    Ce projet de fin d'études explore l'optimisation des systèmes de surveillance non intrusive de la consommation électrique (NILM) pour la désagrégation de l'énergie au sein des foyers, visant à encourager la conservation énergétique face aux défis environnementaux et économiques. Il se concentre sur l'évaluation comparative de différentes combinaisons d'algorithmes de détection d'événements (Seuil, CUSUM et TFED) et de méthodes de classification (RF, XGBoost, SVM, CNN) pour identifier les appareils électriques à partir d'un signal de consommation agrégé. L'étude, menée sur le jeu de données ENERTALK, révèle que les algorithmes basés sur les arbres de décision, notamment XGBoost et RF, lorsqu'ils sont associés aux méthodes de détection CUSUM et TFED, surpassent constamment les autres approches en termes de précision, rappel, score F1 et exactitude, démontrant leur robustesse et leur potentiel pour une gestion énergétique intelligente et efficace.