NDLI: Une approche fonctionnelle pour la prévision non-paramétrique de la consommation d’électricité

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Une approche fonctionnelle pour la prévision non-paramétrique de la consommation d’électricité

Content Provider	Semantic Scholar
Author	Antoniadis, Anestis Brossat, Xavier Cugliari, Jairo Poggi, Jean-Michel
Copyright Year	2014
Abstract	Dans un travail recent (Antoniadis et al. (2012)), les auteurs ont propose un modele de prevision pour des series chronologiques fonctionnelles en presence de non stationnarites. Ce modele a ete applique a la demande d’electricite d’EDF. Le principe general du modele de prevision consiste a trouver dans le passe des contextes similaires a la situation presente et prevoir le futur par une combinaison lineaire des futurs des passes les plus semblables au present. La notion de similarite est basee sur les ondelettes et plusieurs strategies sont mises en oeuvre pour prendre en compte les diverses sources d’instationnarites. Nous explorons dans ce second article, trois aspects de ce modele qui completent la methodologie originale tout en mettant en evidence l’utilite industrielle de la methode. D’abord nous abordons la construction d’un intervalle de confiance pour le predicteur fonctionnel. Ensuite, nous examinons la flexibilite et la simplicite du modele pour fournir, sans effort supplementaire, des previsions a des horizons de plus en plus eloignes. Enfin, dans le contexte applicatif specifique, nous examinons la capacite de la methode a fournir de previsions de bonne qualite en presence d’instationnarites subtiles du signal, consequences de pertes de clients selon divers scenarios.
Starting Page	202
Ending Page	219
Page Count	18
File Format	PDF HTM / HTML
Volume Number	155
Alternate Webpage(s)	https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00814530/file/kwf-suite.pdf
Alternate Webpage(s)	http://journal-sfds.fr/article/download/285/265
Alternate Webpage(s)	https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00814530v2/document
Language	English
Access Restriction	Open
Content Type	Text
Resource Type	Article

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