Prévision de la consommation d'électricité par correction itérative du biais

International audienceUne prévision correcte de la consommation d'électricité est fondamentale pour le bon fonctionnement du réseau électrique français, dont Réseau de Transport d'Electricité a la charge. Les prévisions utilisées quotidiennement par RTE sont issues d'un modèle alliant une régression paramétrique non linéaire et un modèle SARIMA. Dans l'idée d'obtenir un modèle de prévision adaptatif, des méthodes de prévision non-paramétriques ont déjà été testées sans succès véritable. On sait notamment que la qualité d'un prédicteur non-paramétrique résiste mal à un grand nombre de variables explicatives, ce qu'on appelle communément le fléau de la dimension. Nous utilisons une méthode de correction itérative du biais, en lissant les résidus obtenus à chaque étape. Nous appliquons cette méthode à la consommation d'électricité française sur laquelle les performances sont bonnes

Modèles semi-paramétriques appliqués à la prévision des séries temporelles. Cas de la consommation d'électricité.

Réseau de Transport d'Electricité (RTE), in charge of operating the French electric transportation grid, needs an accurate forecast of the power consumption in order to operate it correctly. The forecasts used everyday result from a model combining a nonlinear parametric regression and a SARIMA model. In order to obtain an adaptive forecasting model, non-parametric forecasting methods have already been tested without real success. In particular, it is known that a non-parametric predictor behaves badly with a great number of explanatory variables, what is commonly called the curse of dimensionality. Recently, semi-parametric methods which improve the pure not-parametric approach have been proposed to estimate a regression function. Based on the concept of ' index', one those methods (called MAVE :Moving Average conditional- Variance Estimate) can apply to the time series. We study empirically its effectiveness to predict the future values of an autoregression time series. We then adapt this method, from a practical point of view, to predict power consumption. We propose a semi-linear semi-parametric model, partially based on the MAVE method, which allows to take into account simultaneously the autoregressive aspect of the problem and the exogenous variables. The proposed estimation procedure is practicaly efficient.Une prévision correcte de la consommation d'électricité est fondamentale pour le bon fonctionnement du réseau électrique français, dont Réseau de Transport d'Electricité a la charge. Les prévisions utilisées quotidiennement par RTE sont issues d'un modèle alliant une régression paramétrique non linéaire et un modèle SARIMA.Dans l'idée d'obtenir un modèle de prévision adaptatif, des méthodes de prévision non-paramétriques ont déjà été testées sans succès véritable. On sait notamment que la qualité d'un prédicteur non-paramétrique résiste mal à un grand nombre de variables explicatives, ce qu'on appelle communément le fléau de la dimension.On a proposé récemment des méthodes semi-paramétriques d'estimation d'une régression qui améliorent l'approche non-paramétrique pure. L'une d'elles, basée sur la notion de ''directions révélatrices'' appellée MAVE (Moving Average -conditional- Variance Estimation), peut s'appliquer aux séries temporelles. Nous étudions empiriquement son efficacité pour prédire les valeurs futures d'une série temporelle autorégressive.Nous adaptons ensuite cette méthode, d'un point de vue pratique, pour prédire la consommation électrique. Nous proposons un modèle semi-paramétrique semi-linéaire, basé partiellement sur la méthode MAVE, qui permet de prendre en compte simultanément l'aspect autorégressif du problème, et l'introduction de variables exogènes. La procédure d'estimation proposée se révèle efficace en pratique

Modèles semi-paramétriques appliqués à la prévision des séries temporelles (cas de la consommation d électricité)

Une prévision correcte de la consommation d électricité est fondamentale pour le bon fonctionnement du réseau électrique français, dont Réseau de Transport d Electricité a la charge. Les prévisions utilisées quotidiennement par RTE sont issues d un modèle alliant une régression paramétrique non linéaire et un modèle SARIMA. Dans l idée d obtenir un modèle de prévision adaptatif, des méthodes de prévision non-paramétriques ont déjà été testées sans succès véritable. On sait notamment que la qualité d un prédicteur nonparamétrique résiste mal à un grand nombre de variables explicatives, ce qu on appelle communément le fléau de la dimension. On a proposé récemment des méthodes semi-paramétriques d estimation d une régression qui améliorent l approche non-paramétrique pure. L une d elles, basée sur la notion de directions révélatrices appellée MAVE (Moving Average -conditional- Variance Estimation), peut s appliquer aux séries temporelles. Nous étudions empiriquement son efficacité pour prédire les valeurs futures d une série temporelle autorégressive. Nous adaptons ensuite cette méthode, d un point de vue pratique, pour prédire la consommation électrique. Nous proposons un modèle semi-paramétrique semi-linéaire, basé partiellement sur la méthode MAVE, qui permet de prendre en compte simultanément l aspect autorégressif du problème, et l introduction de variables exogènes. La procédure d estimation proposée se révèle efficace en pratiqueRéseau de Transport d Electricité (RTE), in charge of operating the French electric transportation grid, needs an accurate forecast of the power consumption in order to operate it correctly. The forecasts used everyday result from a model combining a nonlinear parametric regression and a SARIMA model. In order to obtain an adaptive forecasting model, nonparametric forecasting methods have already been tested without real success. In particular, it is known that a nonparametric predictor behaves badly with a great number of explanatory variables, what is commonly called the curse of dimensionality. Recently, semiparametric methods which improve the pure nonparametric approach have been proposed to estimate a regression function. Based on the concept of dimension reduction , one those methods (called MAVE : Moving Average -conditional- Variance Estimate) can apply to time series. We study empirically its effectiveness to predict the future values of an autoregressive time series. We then adapt this method, from a practical point of view, to forecast power consumption. We propose a partially linear semiparametric model, based on the MAVE method, which allows to take into account simultaneously the autoregressive aspect of the problem and the exogenous variables. The proposed estimation procedure is practicaly efficientRENNES2-BU Centrale (352382101) / SudocSudocFranceF

Fully nonparametric short term forecasting electricity consumption

Presents contributions from the International Workshop on Industry Practices for Forecasting (June 5-7, 2013, Paris, France)International audienc

Clustering high dimensional meteorological scenarios: Results and performance index

International audienceThe Réseau de Transport d'Electricité (RTE) is the French main electricity network operational manager and dedicates large number of resources and efforts towards understanding climate time series data for the purpose of energy optimization. A key challenge at the core of understanding the climate time series data is being able to detect common patterns between temperatures time series, and to choose representative scenarios for simulations, which in turn can be used for energy optimization. We addressed this challenge using climate time series provided by RTE, which is comprised of 200 different possible scenarios on a grid of geographical locations in France. We first show that the choice of the distance used for the clustering has a strong impact on the meaning of the results. Depending on the type of distance used, either spatial or temporal patterns prevail. Later we discuss the difficulty of fine-tuning distances with a dimension reduction procedure and we propose a methodology based on a carefully designed index

Intermittent energy sources availability in case of cold peaks in future climate

International audienceIndicators Wind capacity factors: based on three power curves representative of three wind turbine generator classes (IEC classes) and 10m-wind speed. 10m-wind speed is extrapolated at hub height. Solar capacity factors: based on performance ratio (see Jerez et. Al 2015). Solar radiation, as well as other meteorological fields (wind, temperature) can be used to define different indicators. Heating Degree Day weighted by population: based on thresholded 15°C deviation for temperature weighted by population (Eurostat) Electricity consumption: Based on a linear model using Heating degree day weighted by population adapted for each country. Intermittent energy source availability during cold peaks in future climate Context CLIM4ENERGY project, as part of Copernicus Climate Change Service (C3S), aims to provide climate products tailored for the energy sector. The European electric power system is very sensitive to temperatures. The increase of intermittent renewable energies in the energy mix introduces an additional vulnerability to weather conditions. The contribution of intermittent renewable energies is analysed through wind and solar capacity factors built using meteorological fields (wind speed, radiation and temperature). Analysis at different time scales is necessary to help energy practitioners to take short and long term decisions. Objectives Design indicators tailored to the energy sector based on meteorological fields to anticipate the risk of imbalance. ➢ Winter: small change ➢ Cold events: small change ➢ Dispersion (France): almost no impact of climate change compared to interannual variability ➢ Winter: significant and robust change ➢ Cold events: significant and robust change ➢ Dispersion (France): major impact of climate change compared to interannual variability ➢ Winter: small change ➢ Cold events: small change ➢ Dispersion (France): small impact of climate change compared to interannual variabilit