Paper Conference

Proceedings of eSim 2012: 7th Conference of IBPSA-Canada

     

Prédiction de la demande énergétique à court terme par régression non paramétrique

Mathieu Le Cam, Ahmed Daoud

Abstract: Cet article présente un modèle de prédiction de la demande énergétique sur les vingt-quatre prochaines heures par régression non paramétrique. La demande énergétique est estimée par une moyenne locale, dans un historique de deux années, des appels de puissance enregistrés dans des conditions similaires de climat et d'occupation. Un algorithme génétique est ensuite utilisé afin d'optimiser la taille de la plage de variation de chaque paramètre caractéristique de la similarité des conditions de façon à minimiser l'erreur de prédiction de la demande sur une semaine. La méthode de prédiction est tout d'abord appliquée sur des données synthétiques obtenues par simulation sur EnergyPlus avec un modèle de maison typique du Québec. L'algorithme est ensuite employé sur des données réelles mesurées sur un bâtiment résidentiel québécois.
Pages: 542 - 556
Paper:
esim2012_B5d