Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.
Smart meters are a key component of the energy transition. The large amount of data collected in near real-time allows grid operators to observe and simulate network states. However, privacy-preserving rules forbid using such data for any applications other than network operation and billing. Smart meter measurements must be anonymised to transmit these sensitive data to a third party to perform network simulation and analysis. This work proposes two methods for data anonymisation that enable the use of raw active power measurements for network simulation and analysis. The first is based on an allocation of an externally sourced load database. The second consists of grouping smart meter data with similar electric characteristics, then performing a random permutation of the network load-bus assignment. A benchmark of these two methods highlights that both provide similar results in bus-voltage magnitude estimation concerning ground-truth voltage.