Mélange de prédicteurs : application à la prévision de consommation d'électricité

par Yannig Goude

Thèse de doctorat en Mathématiques

Sous la direction de Didier Dacunha-Castelle.

  • Titre traduit

    Combining individual predictors, application to load foreacasting


  • Pas de résumé disponible.


  • Résumé

    Cette thèse porte sur des problèmes de mélange de prédicteurs en ligne et leur application à la prévision de séries temporelles, en particulier la consommation d'électricité au périmètre France et EDF. Le but est la prédicition d'une séquence d'observations que l'on acquiert en ligne. Nous supposons avoir accès à un nombre fini M de prévisions individuelles et nous cherchons à construire une prévision agrégée appelée prévision mélange qui, sous des hypothèses assez générales, prévoit presque aussi bien qu'un meilleur prédicteur inconnu a priori appelé Oracle. Ceci suppose une certaine stabilité, si celle-ci n'est pas assurée on parle de rupture prédictive. Plus précisément, nous supposons que le meilleur prédicteur (en un sens que nous définissons) parmi les M considérés peut changer au cours du temps, cette suite de prédicteurs optimaux formant un nouvel Oracle. Nous introduisons de nouvelles stratégies de mélange de manière à suivre en ligne cet Oracle. Nous proposons deux familles d'algorithmes, toutes deux s'inspirant des techniques statistiques de détection de rupture en ligne: les méthodes Multi-Mixing et les méthodes AFTER-Break. Pour les méthodes Multi-Mixing nous donnons de nombreux résultats probant de simulation. Pour les méthodes AFTER-Break nous démontrons des bornes d'erreur sur l'erreur du mélange et atteignons des performances proches de la partition prédictive. La dernière partie de la thèse concerne les applications. Nous construisons des prévisions individuelles par l'intermédiaire des modèles de prévision utilisés en l'opérationnel par EDF et nous montrons leur utilité sur des cas concrets de prévision difficiles.

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La version de soutenance existe sous forme papier

Informations

  • Détails : 1 vol. (192 p.)
  • Annexes : Bibliogr. p. 187-192

Où se trouve cette thèse ?

  • Bibliothèque : Université Paris-Sud (Orsay, Essonne). Service Commun de la Documentation. Section Sciences.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : 0g ORSAY(2008)27
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