Avis de soutenance de thèse
Monsieur Corentin PRESVÔTS
Soutiendra publiquement ses travaux de thèse intitulés
“Schéma de codage multi-modèle pour la compression de signaux électriques”
Soutenance prévue le jeudi 16 janvier 2025 à 14h00
Lieu : Amphithéâtre V, Bâtiment Eiffel de CentraleSupélec , 8-10 rue Joliot Curie 91190 Gif-sur-Yvette
Composition du jury :
Francisco Assis De Oliveira Nascimento, Professeur, Universidade de Brasília, Rapporteur
Elsa Dupraz , Maîtresse de conférence HDR, Télécom Bretagne, Examinatrice
Mario Paolone, Professeur, EPFL, Rapporteur
Marc Petit, Professeur, CentraleSupélec, Examinateur
Aline Roumy, Directrice de recherche, INRIA Rennes, Examinatrice
Encadrement :
Michel Kieffer, Professeur, Université Paris-Saclay
Patrick Panciatici, Conseiller Scientifique, RTE
Thibault Prévost, Ingénieur, RTE
Résumé de la thèse en français :
Depuis plusieurs années, nous assistons à une augmentation significative de l’utilisation des systèmes de production d’énergie renouvelable. Les éléments actifs, tels que les panneaux photovoltaïques ou les champs d’éoliennes, sont connectés au réseau électrique via des convertisseurs de puissance. Ces derniers introduisent des dynamiques bien plus rapides que celles des moyens de production d’énergie traditionnels, entraînant une accélération des variations des caractéristiques locales de tension et de courant.
Ces nouvelles perturbations nécessitent une instrumentation accrue des postes électriques afin d’assurer une surveillance temporelle et spatiale efficace du réseau. Les données ainsi collectées servent à diverses applications, telles que la détection et la localisation de défauts, l’identification des signaux transitoires ou encore la détection de la présence d’harmoniques sur le réseau.
Avec l’accroissement des données induit par la multiplication des capteurs, il devient indispensable de proposer de nouveaux schémas de compression capables de garantir que les signaux compressés répondent aux exigences actuelles et futures des applications aval. Nous proposons un schéma de codage multi-modèle en deux étages pour la compression des signaux électriques échantillonnés. Cette méthode repose sur une analyse par fenêtres. Dans le premier étage, plusieurs modèles paramétriques de formes d’ondes sont mis en concurrence pour fournir une représentation initiale simplifiée du signal. Ensuite, dans le second étage, des techniques de compression des résidus sont appliquées afin de minimiser l’erreur de reconstruction. Les paramètres des modèles sont quantifiés, et l’allocation du budget de débit entre ces deux étages est optimisée en fonction des contraintes imposées, qu’il s’agisse de débit ou de qualité.
Mots clés en français : Compression, faible latence, optimisation débit-distorsion, codage basé sur un modèle, compression de signaux de tension et courant échantillonnés.
Résumé de la thèse en anglais :
In recent years, we have witnessed a significant increase in the use of renewable energy systems. Active components, such as photovoltaic panels and wind farms, are connected to the power grid via power converters. These converters introduce dynamics that are much faster than those of traditional energy production systems, leading to an acceleration in the variations of local voltage and current characteristics.
These new disturbances require enhanced instrumentation of electrical substations to ensure effective temporal and spatial monitoring of the grid. The data collected are used for various applications, such as fault detection and localization, identification of transient signals, and detection of harmonics on the grid.
With the growth in data volumes driven by the proliferation of sensors, it has become essential to propose new compression schemes capable of ensuring that compressed signals meet the current and future requirements of downstream applications. We propose a two-stage multi-model coding scheme for compressing sampled electrical signals. This method is based on a windowed analysis. In the first stage, multiple parametric waveform models compete to provide an initial simplified representation of the signal. In the second stage, residual compression techniques are applied to minimize the reconstruction error. The model parameters are quantized, and the allocation of the rate budget between these two stages is optimized according to imposed constraints, whether in terms of bitrate or quality.
Mots clés en anglais : Compression, low latency, rate-distortion optimization, model-based coding, compression of sampled voltage and current signals.
