EDF - State-space modelling for high frequency data - Three applications to French national electricity load (French version)

• Ecole doctorale : Université d’Amsterdam

Résumé

L’objectif de la thèse de doctorat intitulée « State-space modelling for high frequency data – Three applications to French national electricity load » était de modéliser et de prévoir la consommation horaire au périmètre France dans le cadre statistique des modèles à espace d’états linéaires Gaussiens multivariés. Le deuxième objectif d’étude de ces mêmes modèles dans le cadre de données sur des périmètres de clientèle plus volatile n’a pu être considéré par manque de temps.
De ces travaux on retient tout d’abord que ce type de méthode adaptative est utile pour expliquer le signal de consommation. La souplesse de la méthodologie permet de capter à la fois des évolutions lentes (croissance de la consommation globale) et des évolutions très rapides (forte baisse de la demande en août).
Les modèles construits ont de plus été testés en prévision. Les modèles univariés (chaque heure modélisée séparément) donnent des résultats satisfaisants en prévision pour un horizon de prévision inférieur à 3 jours. Les modèles multivariés – 3 approches successives ont été considérées – donnent des résultats satisfaisants (pour un horizon court) lorsque le modèle est relativement peu contraint par rapport à une modélisation univariée, alors que le dernier modèle développé, impliquant la modélisation de la forme journalière de chaque composante de la demande, est assez fortement contraint, au prix de la qualité de prévision.