Statistical Post-Processing Methods And Their Implementation On The Ensemble Prediction Systems For Forecasting Temperature In The Use Of The French Electric Consumption

Résumé : L’objectif des travaux de la thèse est d’étudier les propriétés statistiques de correction des prévisionsde température et de les appliquer au système des prévisions d’ensemble (SPE) de MétéoFrance. Ce SPE est utilisé dans la gestion du système électrique, à EDF R&D, il contient 51membres (prévisions par pas de temps) et fournit des prévisions à 14 jours. La thèse comportetrois parties. Dans la première partie on présente les SPE, dont le principe est de faire tournerplusieurs scénarios du même modèle avec des données d’entrée légèrement différentes pour simulerl’incertitude. On propose après des méthodes statistiques (la méthode du meilleur membre etla méthode bayésienne) que l’on implémente pour améliorer la précision ou la fiabilité du SPEdont nous disposons et nous mettons en place des critères de comparaison des résultats. Dansla deuxième partie nous présentons la théorie des valeurs extrêmes et les modèles de mélange etnous proposons des modèles de mélange contenant le modèle présenté dans la première partieet des fonctions de distributions des extrêmes. Dans la troisième partie nous introduisons larégression quantile pour mieux estimer les queues de distribution.
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Thèse
General Mathematics [math.GM]. Université René Descartes - Paris V, 2012. English. 〈NNT : 2012PA05S014〉
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Soumis le : vendredi 8 mars 2013 - 18:17:14
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Document(s) archivé(s) le : dimanche 9 juin 2013 - 10:00:16

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Adriana Geanina Gogonel. Statistical Post-Processing Methods And Their Implementation On The Ensemble Prediction Systems For Forecasting Temperature In The Use Of The French Electric Consumption. General Mathematics [math.GM]. Université René Descartes - Paris V, 2012. English. 〈NNT : 2012PA05S014〉. 〈tel-00798576〉

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