Prévision en temps réel avec signal d'alarme

Abstract

This work is a contribution to set a nodal electrical load’s forecasting model on real time. The model named PRENOD uses the Holt & Winters’s seasonal method. With other models, they constitute the management system of the Electricity and Gas Enterprise’s high voltage network. The proposed model should contribute to under control the electrical constraints due to the flow of produced power in the network. Moreover, it enables to take into account the new acquisitions by an update of the optimal model’s coefficients. Furthermore, a correction algorithm of erroneous acquisitions has been developed in order to guarantee data’s reliability necessary for the forecasting model. The algorithm is inspired from the track signals. Eventually, the validation results are satisfying as the Mean Absolute Percentage Error MAPE does not exceed 10%.

Ce travail est une contribution à l’élaboration d'un modèle de prévision de la charge électrique nodale en temps réel. Le modèle PRENOD que nous avons développé utilise la méthode saisonnière de Holt & Winters et s’insère dans la chaîne de conduite prévisionnelle du réseau haute tension de la Société nationale d'electricité et de gaz. PRENOD permettra de maîtriser les contraintes électriques pesant sur les ouvrages d'exploitation du réseau et qui sont dues à l’écoulement des puissances produites dans le réseau. Il tiendra aussi compte des nouvelles acquisitions par une mise à jour des coefficients du modèle optimal. En outre, un algorithme de correction des acquisitions erronées, inspire des signaux d'alerte, a été développé afin de garantir une fiabilité des données. Les resultants de l’étape de validation sont jugés satisfaisants puisque l’erreur moyenne absolue en pourcentage MAPE ne dépasse pas les 10 %.

Keywords:

• Forecasting model
• Real time
• Nodal electrical load
• Track signal

Mots clés:

• modèle de prévision
• temps réel
• charge nodale
• signal d'alerte