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Thèse Année : 2012

Bayesian methods for electricity load forecasting

Méthodes bayésiennes pour la prévision de consommation l'électricité

Tristan Launay
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 934329

Résumé

In this manuscript, we develop Bayesian statistics tools to forecast the French electricity load. We first prove the asymptotic normality of the posterior distribution (Bernstein-von Mises theorem) for the piecewise linear regression model used to describe the heating effect and the consistency of the Bayes estimator. We then build a a hierarchical informative prior to help improve the quality of the predictions for a high dimension model with a short dataset. We typically show, with two examples involving the non metered EDF customers, that the method we propose allows a more robust estimation of the model with regard to the lack of data. Finally, we study a new nonlinear dynamic model to predict the electricity load online. We develop a particle filter algorithm to estimate the model et compare the predictions obtained with operationnal predictions from EDF.
Dans ce manuscrit, nous développons des outils de statistique bayésienne pour la prévision de consommation d'électricité en France. Nous prouvons tout d'abord la normalité asymptotique de la loi a posteriori (théorème de Bernstein-von Mises) pour le modèle linéaire par morceaux de part chauffage et la consistance de l'estimateur de Bayes. Nous décrivons ensuite la construction d'une loi a priori informative afin d'améliorer la qualité des prévisions d'un modèle de grande dimension en situation d'historique court. A partir de deux exemples impliquant les clients non télérelevés de EDF, nous montrons notamment que la méthode proposée permet de rendre l'évaluation du modèle plus robuste vis-à-vis du manque de données. Nous proposons enfin un nouveau modèle dynamique, non-linéaire, pour prévoir la consommation d'électricité en ligne. Nous construisons un algorithme de filtrage particulaire afin d'estimer ce modèle et comparons les prévisions obtenues aux prévisions opérationnelles utilisées au sein d'EDF.
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Dates et versions

tel-00766237 , version 1 (17-12-2012)

Identifiants

  • HAL Id : tel-00766237 , version 1

Citer

Tristan Launay. Bayesian methods for electricity load forecasting. Applications [stat.AP]. Université de Nantes, 2012. English. ⟨NNT : ⟩. ⟨tel-00766237⟩
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