Améliorer les prévisions de la demande en électricité pour les micro-réseaux

La demande d'électricité, c'est pas facile à prédire, surtout dans les petits groupes de maisons appelés microgrids. Ces groupes peuvent avoir des besoins énergétiques super variés qui changent d'heure en heure. Pour que tout roule, il est important de savoir combien d'électricité sera nécessaire à l'avenir. Au lieu de juste deviner un seul chiffre, qui pourrait être faux, c'est mieux de donner une fourchette de valeurs possibles. Cette fourchette montre à quel point nos prédictions peuvent être incertaines.

Cet article présente une nouvelle méthode qui utilise des données énergétiques passées pour donner de meilleures prédictions sur la demande d'électricité. Cette méthode se concentre sur la fourniture d'une fourchette de valeurs en observant les modèles dans les données et en utilisant une technique appelée Bootstrapping pour rendre les prédictions plus précises.

#L'Importance de Prédictions Précises

Ces dernières années, les marchés de l'électricité ont beaucoup changé. Maintenant, beaucoup de gens peuvent acheter et vendre de l'électricité, pas seulement les grosses entreprises. Ce changement a mené à la création d'Opérateurs de Système Indépendants (ISO) qui aident à gérer l'achat et la vente d'électricité. Des endroits comme la Nouvelle-Angleterre et le Texas ont des ISO qui s'occupent des prix selon l'offre et la demande.

Pour les petits utilisateurs d'électricité, comme les microgrids résidentiels, il est important de savoir combien d'électricité sera nécessaire dans un futur proche. S'ils peuvent prédire leurs besoins en électricité pour le lendemain, ils peuvent éviter des hausses de prix soudaines et faire des économies.

Cependant, faire des prédictions précises n'est pas simple. Les microgrids résidentiels ne desservent souvent que quelques maisons, donc leurs besoins d'électricité peuvent fluctuer énormément. Cette fluctuation peut entraîner de grosses erreurs de prédiction. Ainsi, créer une fourchette de résultats possibles, appelée intervalles de prédiction, peut être une meilleure approche. De cette façon, les utilisateurs peuvent voir non seulement un chiffre, mais une gamme de valeurs qui reflète l'incertitude.

#Les Défis de la Prévision de la Demande d'Électricité

La demande d'électricité change avec le temps en fonction de nombreux facteurs. Elle peut varier quotidiennement, hebdomadairement, et même saisonnièrement. Ce schéma rend les prédictions compliquées. De plus, il y a des nouveaux facteurs comme les panneaux solaires et les voitures électriques qui influencent la consommation d'électricité.

La complexité de ces facteurs rend difficile de simplement deviner combien d'électricité sera nécessaire. À cause de ces problèmes, compter sur des prévisions à un point unique peut mener à des erreurs. Une gamme plus large de résultats possibles aide les décideurs à mieux planifier.

#Apprentissage automatique dans la Prédiction de la Demande d'Électricité

Récemment, les techniques d'apprentissage automatique sont devenues populaires pour prédire la demande d'électricité. L'apprentissage automatique utilise des algorithmes pour analyser des données passées et faire des prédictions basées sur les modèles qu'il trouve. Deux techniques courantes utilisées sont la Régression Linéaire et les Réseaux de Neurones Artificiels.

Même si ces techniques peuvent fournir de bonnes prédictions ponctuelles, elles échouent souvent à prédire la gamme d'utilisation future de l'électricité. Donc, une méthode qui combine ces prédictions avec une compréhension de la variabilité de la demande est nécessaire.

#Bootstrapping pour de Meilleures Prédictions

Le bootstrapping est une méthode qui aide à créer une meilleure estimation de l'incertitude dans les prédictions. Au lieu de juste regarder les données originales, le bootstrapping consiste à prendre des échantillons aléatoires des données pour créer de nombreux scénarios possibles. De cette manière, on peut voir une gamme de résultats possibles plutôt qu'une seule supposition.

Cependant, les données de demande d'électricité ont souvent un schéma, ce qui signifie que les erreurs (la différence entre ce qui était attendu et ce qui s'est réellement passé) peuvent être liées. La méthode de bootstrapping traditionnelle suppose que toutes les erreurs passées sont indépendantes. Cela peut poser problème pour la prédiction parce que la demande d'électricité n'est pas aléatoire ; elle est influencée par de nombreux facteurs.

Pour améliorer les prédictions, une technique appelée block bootstrapping peut être utilisée. Au lieu d'échantillonner des résidus individuels (les erreurs), des blocs de points de données consécutifs sont échantillonnés ensemble. Cette méthode aide à maintenir la structure des données intacte et donne une meilleure estimation des intervalles de prédiction.

#Regroupement pour Améliorer les Prédictions

Pour améliorer encore les intervalles de prédiction, cette approche utilise le regroupement. Le regroupement est une méthode qui regroupe des éléments similaires ensemble. Dans le contexte de la demande d'électricité, cela signifie regrouper les jours avec des modèles de demande similaires. En faisant cela, on peut trouver des motifs dans les erreurs associées à ces jours et utiliser cette information pour faire de meilleures prédictions.

En termes simples, si deux jours ont une consommation d'électricité similaire, il y a de fortes chances que les erreurs dans les prédictions pour ces jours soient également similaires. En regroupant les jours, on peut tirer parti de cette similarité. Les résidus des jours de chaque groupe aident à créer des intervalles de prédiction plus précis.

#La Méthode Proposée

La méthode proposée commence par rassembler des données historiques sur la demande d'électricité. Ces données sont utilisées pour créer des estimations ponctuelles en utilisant des techniques d'apprentissage automatique. Ensuite, au lieu de juste regarder ces estimations, l'approche utilise les résidus historiques pour former une mémoire des erreurs passées.

Ensuite, les jours avec des modèles de demande similaires sont regroupés à l'aide de méthodes de regroupement. Ce regroupement aide à créer un ensemble plus raffiné de résidus qui peuvent être bootstrappés. En sélectionnant les résidus du groupe qui correspond le mieux à l'estimation du jour actuel, on peut générer une meilleure gamme pour l'Intervalle de prédiction.

Cette technique de block bootstrapping basée sur le regroupement combine bootstrapping et regroupement pour créer des prédictions très sûres pour la demande d'électricité durant le lendemain.

#Données et Méthodologie

Les données de demande d'électricité utilisées pour cette recherche proviennent de diverses sources, y compris des maisons résidentielles dans certaines régions. Les données sont collectées à intervalles courts, souvent toutes les minutes ou toutes les 15 minutes, pour créer une image détaillée et précise de l'utilisation de l'électricité.

Pour commencer le processus, la demande quotidienne moyenne est calculée à partir des données historiques. Cette demande moyenne est ensuite divisée en divers intervalles, et les estimations ponctuelles sont faites en utilisant des modèles d'apprentissage automatique.

Les résidus de ces modèles sont ensuite collectés. Grâce au regroupement, les jours sont triés en groupes basés sur des modèles de demande similaires. Une fois que les groupes sont définis, les résidus sont échantillonnés à partir du bon groupe selon l'estimation de demande du jour actuel.

#Résultats et Évaluation de la Performance

La performance de la méthode basée sur le regroupement proposée est évaluée par rapport à d'autres méthodes de bootstrapping courantes. Cette évaluation montre à quel point la nouvelle méthode fonctionne pour créer des intervalles de prédiction précis comparés aux approches traditionnelles.

Lors de la comparaison de ces méthodes, des indicateurs de performance clés, comme la largeur des intervalles de prédiction et la précision des prédictions, sont mesurés. L'objectif est de créer des intervalles plus étroits qui capturent toujours la demande réelle d'électricité la plupart du temps.

Les résultats montrent que la méthode proposée est non seulement plus rapide mais aussi produit de meilleurs intervalles de confiance comparés aux méthodes traditionnelles. En utilisant une combinaison d'apprentissage automatique pour les estimations ponctuelles et de regroupement pour l'estimation des intervalles, la méthode améliore significativement la précision des prévisions pour les futures demandes d'électricité.

#Conclusion

En conclusion, prédire la demande d'électricité pour les microgrids est une tâche difficile. Les méthodes traditionnelles souvent ne suffisent pas, surtout quand il s'agit de tenir compte de l'incertitude liée à ces prédictions. L'approche de bootstrapping basée sur le regroupement proposée tire parti de l'apprentissage automatique et des données de jours passés similaires pour créer des intervalles de prédiction plus fiables.

Cette méthode offre une vue plus claire des besoins électriques futurs potentiels. Elle aide les opérateurs de microgrid à prendre des décisions éclairées en leur fournissant une gamme de besoins attendus au lieu d'une simple estimation. Au final, elle propose une solution pratique pour gérer la demande d'électricité dans un paysage énergétique en rapide évolution.

#Directions Futures

Bien que cette méthode montre un grand potentiel, il y a toujours de la place pour l'amélioration. Les travaux futurs pourraient impliquer l'utilisation de techniques de regroupement plus avancées ou l'intégration de facteurs supplémentaires qui influencent la demande d'électricité. Explorer d'autres modèles d'apprentissage automatique pourrait également mener à de meilleures prédictions.

En continuant à affiner ces méthodes, on peut améliorer la capacité à prédire la demande d'électricité avec précision, ouvrant la voie à une gestion énergétique plus efficace dans les environnements résidentiels.