En 2010, ERDF (le distributeur d'électricité Français) a entamé la mise en place du projet " Linky " dont l'objectif est d'installer 35 millions de compteurs intelligents en France. Ces compteurs permettront de collecter les données de consommation en " temps réel ", avec lesquelles des modèles de charge plus précis pourront être envisagés. Dans ce contexte, cette thèse définit deux objectifs: la définition de modèles prédictifs de charge pour la conduite et la conception de modèles d'estimation de charge pour la planification. En ce qui concerne la conduite, nous avons développés deux modèles. Le premier exploite le formalisme mathématique des séries chronologiques ; le second est basé sur le réseau de neurones. Les deux modèles cherchent à prévoir la charge des jours " J+1 " et " J+2 " à partir des informations collectées jusqu'au jour " J ". Quand à la planification, un modèle non paramétrique est proposé et comparé avec le modèle actuel " BAGHEERA " d'EDF. Le modèle non paramétrique est un modèle individuel configuré par les relevées compteurs. Trois régresseurs non paramétriques (Nadaraya Watson, Local Linear et Local Linear adapted) sont proposés. Les scénarios de validation montrent que le modèle non paramétrique est plus précis que le modèle " BAGHEERA ". Ces nouveaux modèles ont été conçus et validés sur de vraies données collectées sur le territoire français.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00862879 |
| Date | 30 November 2012 |
| Creators | Ding, Ni |
| Publisher | Université de Grenoble |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
Page generated in 0.0024 seconds