Application des réseaux de neurones profonds pour la prévision de la charge électrique

Abstract

Dans notre monde de plus en plus interconnecté et dépendant de l'énergie, la capacité de prédire précisément la charge électrique est devenue essentielle. Les fournisseurs d'énergie, les opérateurs de réseau et les régulateurs sont de plus en plus confrontés à la nécessité de prévoir avec précision la demande d'énergie. Les fluctuations de la demande d'énergie peuvent entraîner des déséquilibres sur le réseau électrique, perturbant ainsi son fonctionnement optimal. De même, la capacité à prédire la demande future d'énergie peut avoir des implications importantes pour les marchés de l'électricité, influençant la tarification, les décisions d'investissement et les stratégies d'équilibrage de la charge. C'est dans ce contexte que s'inscrit ce mémoire. Explorer l'application de l'intelligence artificielle, et plus particulièrement des réseaux de neurones, dans le domaine de la prévision de la charge électrique. Ces techniques avancées offrent la promesse d'améliorer la précision des prévisions de charge électrique, et donc de contribuer à un fonctionnement plus efficace et plus sûr des réseaux électriques et des marchés d'électricité.