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Modélisation à base de réseaux de neurones dédiés à la prédiction sous incertitudes appliqué aux systèmes energétiques
| Content Provider | Semantic Scholar |
|---|---|
| Author | Ak, Ronay |
| Copyright Year | 2014 |
| Abstract | Cette these s’interesse a la problematique de la prediction dans le cadre du design de systemes energetiques et des problemes d’operation, et en particulier, a l’evaluation de l’adequation de systemes de production d’energie renouvelables. L’objectif general est de developper une approche empirique pour generer des predictions avec les incertitudes associees. En ce qui concerne cette direction de la recherche, une approche non parametrique et empirique pour estimer les intervalles de prediction (PIs) bases sur les reseaux de neurones (NNs) a ete developpee, quantifiant l’incertitude dans les predictions due a la variabilite des donnees d’entree et du comportement du systeme (i.e. due au comportement stochastique des sources renouvelables et de la demande d'energie electrique), et des erreurs liees aux approximations faites pour etablir le modele de prediction. Une nouvelle methode basee sur l'optimisation multi-objectif pour estimer les PIs basee sur les reseaux de neurones et optimale a la fois en termes de precision (probabilite de couverture) et d’information (largeur d’intervalle) est proposee. L’ensemble de NN individuels par deux nouvelles approches est enfin presente comme un moyen d’augmenter la performance des modeles. Des applications sur des etudes de cas reels demontrent la puissance de la methode developpee. |
| File Format | PDF HTM / HTML |
| Alternate Webpage(s) | https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01126996/document |
| Alternate Webpage(s) | https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01126996/file/2014SUPL0015.pdf |
| Language | English |
| Access Restriction | Open |
| Content Type | Text |
| Resource Type | Article |
