Data mining for the extraction of usage profiles and forecasting in the energy field
Fouille de données pour l'extraction de profils d'usage et la prévision dans le domaine de l'énergie
Résumé
Nowadays, countries are called upon to take measures aimed at a better rationalization of electricity resources with a view to sustainable development. Smart Metering solutions have been implemented and now allow a fine reading of consumption. The massive spatio-temporal data collected can thus help to better understand consumption behaviors, be able to forecast them and manage them precisely. The aim is to be able to ensure "intelligent" use of resources to consume less and consume better, for example by reducing consumption peaks or by using renewable energy sources. The thesis work takes place in this context and aims to develop data mining tools in order to better understand electricity consumption behaviors and to predict solar energy production, then enabling intelligent energy management.The first part of the thesis focuses on the classification of typical electrical consumption behaviors at the scale of a building and then a territory. In the first case, an identification of typical daily power consumption profiles was conducted based on the functional K-means algorithm and a Gaussian mixture model. On a territorial scale and in an unsupervised context, the aim is to identify typical electricity consumption profiles of residential users and to link these profiles to contextual variables and metadata collected on users. An extension of the classical Gaussian mixture model has been proposed. This allows exogenous variables such as the type of day (Saturday, Sunday and working day,...) to be taken into account in the classification, thus leading to a parsimonious model. The proposed model was compared with classical models and applied to an Irish database including both electricity consumption data and user surveys. An analysis of the results over a monthly period made it possible to extract a reduced set of homogeneous user groups in terms of their electricity consumption behaviors. We have also endeavoured to quantify the regularity of users in terms of consumption as well as the temporal evolution of their consumption behaviors during the year. These two aspects are indeed necessary to evaluate the potential for changing consumption behavior that requires a demand response policy (shift in peak consumption, for example) set up by electricity suppliers.The second part of the thesis concerns the forecast of solar irradiance over two time horizons: short and medium term. To do this, several approaches have been developed, including autoregressive statistical approaches for modelling time series and machine learning approaches based on neural networks, random forests and support vector machines. In order to take advantage of the different models, a hybrid model combining the different models was proposed. An exhaustive evaluation of the different approaches was conducted on a large database including four locations (Carpentras, Brasilia, Pamplona and Reunion Island), each characterized by a specific climate as well as weather parameters: measured and predicted using NWP models (Numerical Weather Predictions). The results obtained showed that the hybrid model improves the results of photovoltaic production forecasts for all locations
De nos jours, les pays sont amenés à prendre des mesures visant à une meilleure rationalisation des ressources en électricité dans une optique de développement durable. Des solutions de comptage communicantes (Smart Meters), sont mises en place et autorisent désormais une lecture fine des consommations. Les données spatio-temporelles massives collectées peuvent ainsi aider à mieux connaitre les habitudes de consommation et pouvoir les prévoir de façon précise. Le but est d'être en mesure d'assurer un usage « intelligent » des ressources pour une meilleure consommation : en réduisant par exemple les pointes de consommations ou en ayant recours à des sources d'énergies renouvelables. Les travaux de thèse se situent dans ce contexte et ont pour ambition de développer des outils de fouille de données en vue de mieux comprendre les habitudes de consommation électrique et de prévoir la production d'énergie solaire, permettant ensuite une gestion intelligente de l'énergie.Le premier volet de la thèse s'intéresse à la classification des comportements types de consommation électrique à l'échelle d'un bâtiment puis d'un territoire. Dans le premier cas, une identification des profils types de consommation électrique journalière a été menée en se basant sur l'algorithme des K-moyennes fonctionnel et sur un modèle de mélange gaussien. A l'échelle d'un territoire et en se plaçant dans un contexte non supervisé, le but est d'identifier des profils de consommation électrique types des usagers résidentiels et de relier ces profils à des variables contextuelles et des métadonnées collectées sur les usagers. Une extension du modèle de mélange gaussien classique a été proposée. Celle-ci permet la prise en compte de variables exogènes telles que le type de jour (samedi, dimanche et jour travaillé,…) dans la classification, conduisant ainsi à un modèle parcimonieux. Le modèle proposé a été comparé à des modèles classiques et appliqué sur une base de données irlandaise incluant à la fois des données de consommations électriques et des enquêtes menées auprès des usagers. Une analyse des résultats sur une période mensuelle a permis d'extraire un ensemble réduit de groupes d'usagers homogènes au sens de leurs habitudes de consommation électrique. Nous nous sommes également attachés à quantifier la régularité des usagers en termes de consommation ainsi que l'évolution temporelle de leurs habitudes de consommation au cours de l'année. Ces deux aspects sont en effet nécessaires à l'évaluation du potentiel de changement de comportement de consommation que requiert une politique d'effacement (décalage des pics de consommations par exemple) mise en place par les fournisseurs d'électricité.Le deuxième volet de la thèse porte sur la prévision de l'irradiance solaire sur deux horizons temporels : à court et moyen termes. Pour ce faire, plusieurs méthodes ont été utilisées parmi lesquelles des méthodes statistiques classiques et des méthodes d'apprentissage automatique. En vue de tirer profit des différents modèles, une approche hybride combinant les différents modèles a été proposée. Une évaluation exhaustive des différents approches a été menée sur une large base de données incluant des paramètres météorologiques mesurés et des prévisions issues des modèles NWP (Numerical Weather Predictions). La grande diversité des jeux de données relatifs à quatre localisations aux climats bien distincts (Carpentras, Brasilia, Pampelune et Ile de la Réunion) a permis de démontrer la pertinence du modèle hybride proposé et ce, pour l'ensemble des localisations
Origine : Version validée par le jury (STAR)
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