Modélisation à base de réseaux de neurones dédiés à la prédiction sous incertitudes appliqué aux systèmes energétiques

Neural Network Modeling for Prediction under Uncertainty in Energy System Applications.

• Auteur / Autrice : Ronay Ak
• Direction : Enrico Zio
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Energie (SPI)
• Date : Soutenance le 02/07/2014
• Etablissement(s) : Supélec
• Ecole(s) doctorale(s) : Ecole doctorale Sciences et Technologies de l'Information, des Télécommunications et des Systèmes (Orsay, Essonne ; 2000-2015)
• Jury : Président / Présidente : Yann Le Bihan
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Philippe Dessante, Anatoli Paul ULmeanu
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Pierre Patrick Pinson, Bertrand Iooss

Mots clés

Mots clés contrôlés

Ressources énergétiques

Réseaux neuronaux (informatique)

Mots clés libres

Intervalles de prédiction

Perceptron multi-couches

Algorithme génétique multi-objectif

Évaluation de l’adéquation

Prédiction de la vitesse du vent à court terme

Production d’énergie éolienne

Prédiction de la demande d'énergie

Incertitude

Prediction intervals

Multi-layer perceptron neural networks

Multi-objective genetic algorithm

Adequacy assessment

Wind speed prediction

Wind power production

Load forecasting

Uncertainty

Résumé

Cette thèse s’intéresse à la problématique de la prédiction dans le cadre du design de systèmes énergétiques et des problèmes d’opération, et en particulier, à l’évaluation de l’adéquation de systèmes de production d’énergie renouvelables. L’objectif général est de développer une approche empirique pour générer des prédictions avec les incertitudes associées. En ce qui concerne cette direction de la recherche, une approche non paramétrique et empirique pour estimer les intervalles de prédiction (PIs) basés sur les réseaux de neurones (NNs) a été développée, quantifiant l’incertitude dans les prédictions due à la variabilité des données d’entrée et du comportement du système (i.e. due au comportement stochastique des sources renouvelables et de la demande d'énergie électrique), et des erreurs liées aux approximations faites pour établir le modèle de prédiction. Une nouvelle méthode basée sur l'optimisation multi-objectif pour estimer les PIs basée sur les réseaux de neurones et optimale à la fois en termes de précision (probabilité de couverture) et d’information (largeur d’intervalle) est proposée. L’ensemble de NN individuels par deux nouvelles approches est enfin présenté comme un moyen d’augmenter la performance des modèles. Des applications sur des études de cas réels démontrent la puissance de la méthode développée.

This Ph.D. work addresses the problem of prediction within energy systems design and operation problems, and particularly the adequacy assessment of renewable power generation systems. The general aim is to develop an empirical modeling framework for providing predictions with the associated uncertainties. Along this research direction, a non-parametric, empirical approach to estimate neural network (NN)-based prediction intervals (PIs) has been developed, accounting for the uncertainty in the predictions due to the variability in the input data and the system behavior (e.g. due to the stochastic behavior of the renewable sources and of the energy demand by the loads), and to model approximation errors. A novel multi-objective framework for estimating NN-based PIs, optimal in terms of both accuracy (coverage probability) and informativeness (interval width) is proposed. Ensembling of individual NNs via two novel approaches is proposed as a way to increase the performance of the models. Applications on real case studies demonstrate the power of the proposed framework.