Mise en place des outils de suivi de prédiction de la demande électrique à l'échelle d'un territoire, application au département du Lots

Modelisation of a district’s power load, application to the french district of the Lot

• Auteur / Autrice : Nazim Pigenet
• Direction : Georges Zissis
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Génie électrique
• Date : Soutenance en 2009
• Etablissement(s) : Toulouse 3

Mots clés

Mots clés contrôlés

Électricité -- Consommation

Théorie de la prévision

Analyse des données

Mots clés libres

Modélisation

Demande électrique

Courbe de charge

Territoire

Maîtrise de la demande d'électricité (MDE)

Suivi

Prédiction

Lot

Résumé

Pour repousser la construction de nouvelles lignes à haute tension, le département du Lot a mis en place un programme départemental de maîtrise de la demande d'électricité. L'efficacité d'un tel programme se mesure à son impact sur la pointe d'appel de puissance et son évaluation nécessite une modélisation de la courbe de charge départementale. Des modèles existent déjà, mais reposent sur une connaissance approfondie des parcs d'équipement et des comportements de leurs usagers. À l'échelle du Lot, ces informations sont rares, ce qui rend ces modèles peu adaptés. Le modèle proposé ici a donc été construit autour d'un nombre réduit de déterminants, issus d'une analyse approfondie de la demande électrique lotoise et de ses similitudes avec la demande électrique nationale. Les applications de l'outil sont ensuite testées sur des scénarios d'évolution des déterminants lotois. .

In order to delay the construction of high-voltage lines, the French district of the Lot (one of the 98 French ''departments'') has set up a local programme of demand side management. The effectiveness of such a programme can be measured by its impact on the pic power demand and its assessment requires a modelising of the district's power load. Some such models are available already, but they are linked to a detailed knowledge of the existing equipment and consumer habits. In the Lot, this type of information is scarce, which renders the existing models inappropriate. The model proposed here was constructed using limited criteria defined via a thorough analysis of the Lot's electrical consumption and its similarities with national consumption. The applications of this model are then tested according to the various scenarios concerning the evolution of these criteria. . .