Hybrid wireless/powerline communication has been proposed to improve reliability and performance in smart grids. In this work we focus on a hybrid wireless/narrowband PLC (WiNPLC) system for communication links in Smart Grids (SG) such as the link between smart meters (SM) and in-home devices (IHD). An effective approach to enhance the data rate in narrowband power line communication (NB-PLC) system is multicarrier modulation based on orthogonal frequency-division multiplexing (OFDM) and multiple-input multiple-output (MIMO) transmission over multiple power line phases. Low voltage, in-home NB-PLC networks allow direct communication between SM and IHD. In order to minimize security issues, in many deployment scenarios transmission takes place only towards the IHD to display consumption data, with no backwards channel. As a result, channel estimation is difficult and a key challenge for achieving reliable communication over NB-PLC is to use robust transmission and detection techniques to mitigate effect of the impulsive noise within the PLC channel and recover transmitted data. To this aim, it is fundamental to give an appropriate characterization of such a noise. In fact, substantial components of the noise in NB-PLC systems exhibit a cyclostationary behavior with a period of half the alternating current (AC) cycle. Moreover, when MIMO transmission is adopted, an important issue that must be considered is the cross-correlation between different phases. Frequency-shift (FRESH) filter is a recently proposed approach that is able to reproduce the effects of cyclostationary NB-PLC noise obtained from measurements. In this work, we propose to classify the noise generated by FRESH filter into three classes, based on the estimation of the respective probability density functions and on the evaluation of their second order statistics. First, we show that while one class exhibits a normal distribution, the other two exhibit an impulsive behavior for which we propose a generalized Student's t-distribution. Simulation results show that the bit error rate (BER) of MIMO-OFDM NB-PLC significantly changes between different classes of noise. Hence, we develop an algorithm for switching data delivery between MIMO-OFDM NB-PLC and MIMO-OFDM wireless transmission in unlicensed frequency band that takes into account knowledge of the periodicity of the three classes of noises. The result is a hybrid MIMO-OFDM wireless/NB-PLC system, which we refer to as, hybrid MIMO-OFDM WiNPLC. Our simulation results demonstrate BER improvement of the proposed hybrid system over individual MIMO-OFDM NB-PLC or MIMO-OFDM wireless systems. Further improvement in performance of hybrid system could be obtained by evaluating capacity of the MIMO NB-PLC system in presence of different classes of the noise. This thesis obtained capacity by spatio-temporal whitening of the cyclostationary correlated noise samples generated through FRESH filtering. This capacity is useful for adapting the modulation order and obtaining optimum performance based on the class of noise. Due to the cyclostationarity of the noise, similar behavior is repeated in next periods and can take advantages of this pre-processing. To support the future works of other researchers in the field of NB-PLC, we propose a simple and more adaptive method to generate noise samples with characteristics similar to those obtained using the FRESH filter. To this aim, filterbank of FRESH filter is replaced by applying spectral and temporal shaping to a white Gaussian (WGN) noise random process to obtain correlated impulsive noise samples. In addition, by changing the slope of temporal shaping, distribution of each class could change from Gaussian to impulsive and vice versa. The proposed noise generation approach is compared with FRESH filter generator in terms of normalized mean square error (NMSE) in the cyclic auto-correlation, and bit error rate (BER), between the measured and generated noise samples. The noise introduced by electrical appliances to the communication data could be used as device signatures which is an useful information for energy monitoring. In this regard, data received to all SMs must be collected and analyzed for improving energy consumption management. Due to the notable rise in the number of installed SMs, Non-Intrusive Load Monitoring (NILM) has received growing attention in the recent years. NILM aims at replacing several SMs by a single SM and estimating the power demand of individual appliances from a household's aggregate electricity consumption. In the present work, after reviewing different categories of household appliances, the state-of-the-art load signatures, including both macroscopic and microscopic features, are introduced. Next, commonly used supervised and unsupervised disaggregation algorithms, which are employed to classify the appliances based on the extracted features, are discussed. Publically accessible datasets and open-source tools, which have been released in the recent years to assist the NILM research and to facilitate the comparison of disaggregation algorithms, are then reviewed. Finally, main applications of energy disaggregation, including providing itemized energy bills, enabling more accurate demand prediction, identifying malfunctioning appliances, and assisting occupancy monitoring, are presented.

La trasmissione di tipo ibrido wireless/powerline (PLC) è stata proposta per migliorare l'affidabilità e le prestazioni nelle comunicazioni numeriche per Smart Grids (SG). In questo lavoro di tesi ci si focalizza su un sistema ibrido wireless/PLC a banda stretta (NB-PLC) per il collegamento tra contatori intelligenti (SM, Smart Meters) e dispositivi interni (IHD, In-Home Devices) in sistemi SG. Un approccio efficace per aumentare la velocità di trasmissione nei sistemi PLC a banda stretta è la modulazione multi portante basata su multiplazione ortogonale a divisione di frequenza (OFDM) con trasmissione di tipo molteplici ingressi e molteplici uscite (MIMO) che sfrutta le diverse fasi della linea di alimentazione. Le reti NB-PLC a bassa tensione in-home consentono la comunicazione diretta tra SM e IHD. Per ridurre al minimo i problemi di sicurezza, in molti scenari di distribuzione la trasmissione avviene solo verso il sistema IHD con l’obiettivo di visualizzare i dati di consumo, senza alcun canale di ritorno. Di conseguenza, la stima del canale è difficile e una delle sfide fondamentali per ottenere una comunicazione affidabile su NB-PLC consiste nell'utilizzare tecniche di trasmissione ad alta affidabilità per mitigare l'effetto del rumore impulsivo all'interno del canale PLC e recuperare quindi i dati trasmessi. A questo scopo, è fondamentale dare un'adeguata caratterizzazione di tale rumore. Infatti, componenti sostanziali del rumore nei sistemi NB-PLC presentano un comportamento ciclo-stazionario con un periodo di metà del ciclo di corrente alternata (AC). Inoltre, quando viene adottata la trasmissione MIMO, una questione importante che deve essere considerata è la correlazione esistente tra le diverse fasi. Il filtraggio FRESH è stato recentemente proposto come tecnica in grado di riprodurre gli effetti del rumore ciclo-stazionario nei sistemi NB-PLC. Tale filtraggio è stato ottenuto mediante lo sviluppo di un modello a partire da misure effettuate in abitazioni. In questo lavoro, si propone una classificazione del rumore generato dal filtro FRESH in tre classi, in base alla stima delle rispettive funzioni di densità di probabilità e alla valutazione delle loro statistica del secondo ordine. In primo luogo, si dimostra che mentre una classe di rumore è caratterizzata da una distribuzione normale, le altre due mostrano un comportamento impulsivo per il quale si propone una descrizione mediante distribuzione “t-student” di tipo generalizzato. I risultati della simulazione mostrano che il tasso di errore sul bit (BER) in sistemi MIMO-OFDM NB-PLC cambia in modo significativo tra diverse classi di rumore. Per risolvere tale problema, un altro contributo di questo lavoro consiste nello sviluppo di un algoritmo per commutare la trasmissione MIMO-OFDM tra il canale wireless e quello NB-PLC. La trasmissione wireless è effettuata nella banda di frequenze non licenziate e tiene conto della periodicità delle tre classi di rumori. Il risultato è un sistema ibrido MIMO-OFDM wireless/NB-PLC, denominato MIMO-OFDM WiNPLC. I risultati delle simulazioni mostrano un miglioramento del BER per il sistema ibrido MIMO-OFDM WiNPLC proposto rispetto ai singoli sistemi wireless e NB-PLC. Un ulteriore miglioramento delle prestazioni del sistema ibrido potrebbe essere ottenuto valutando la capacità del sistema MIMO NB-PLC in presenza di diverse classi di rumore. Un ulteriore contributo di questa tesi è la valutazione della capacità di un sistema MIMO NB-PLC mediante sbiancamento temporale e spaziale dei campioni di rumore correlato ciclo-stazionario generati dal filtraggio FRESH applicato ad un sistema MIMO NB-PLC. Tale capacità è utile per il progetto di tecniche di modulazione adattativa ed ottenere prestazioni ottimali in base alla diversa realizzazione della particolare classe di rumore. A causa della ciclo-stazionarietà del rumore, le caratteristiche statistiche del rumore si ripetono periodicamente ed è dunque possibile trarne beneficio mediante un pre-processing. Per supportare la valutazione delle prestazioni nel campo della NB-PLC, un altro contributo consiste nello sviluppo di un metodo semplice modello per la generazione dei campioni di rumore ciclo-stazionario con caratteristiche simili a quelle ottenute utilizzando il filtro FRESH. A questo scopo, l’approccio filterbank del filtro FRESH è sostituito da un approccio più flessibile in cui la forma spettrale e temporale di un processo casuale di rumore gaussiano bianco (WGN) è modificata per ottenere campioni di rumore impulsivo in cui è presente correlazione. L’approccio proposto permette di modificare la distribuzione di ogni classe da gaussiana a impulsiva. La validazione dell’approccio avviene mediante la valutazione dell’errore quadrato medio normalizzato (NMSE) tra la sua funzione di autocorrelazione ciclo-stazionaria e quella del rumore della sequenza prodotta all’uscita del filtro FRESH e del relativo BER. Il rumore introdotto dalle apparecchiature elettroniche nei sistemi dati su linee elettriche può essere utilizzato per identificare i diversi dispositivi al fine di effettuare un monitoraggio dell'energia. A questo proposito, i dati ricevuti da tutte le SM devono essere raccolti e analizzati per migliorare la gestione del consumo energetico. A causa del notevole aumento del numero di SM, il monitoraggio del carico non intrusivo (NILM) ha ricevuto un crescente interesse negli ultimi anni. Il NILM mira a sostituire diverse SM con una singola SM e a stimare la domanda di energia elettrica dei singoli elettrodomestici dal consumo aggregato di elettricità di una famiglia. Nel presente lavoro, dopo aver esaminato diverse categorie di elettrodomestici, viene illustrato lo stato dell’arte per identificare le diverse apparecchiature, comprese le caratteristiche macroscopiche e microscopiche. Successivamente, vengono discussi gli algoritmi di disaggregazione supervisionati e non supervisionati di uso comune, utilizzati per classificare gli apparecchi in base alle funzionalità estratte. Vengono poi esaminati i dati accessibili pubblicamente e gli strumenti open source, che sono stati rilasciati negli ultimi anni per assistere la ricerca NILM e facilitare il confronto degli algoritmi di disaggregazione. Infine, vengono presentate le principali applicazioni della disaggregazione energetica, tra cui la fornitura di bollette energetiche dettagliate, consentendo una previsione della domanda più accurata, l'identificazione di apparecchi malfunzionanti e il monitoraggio dell'occupazione assistita.