Prévision de quelques facteur pouvant influencer les incidents du réseau électrique

PFE & RAPPORT Prévision de quelques facteur pouvant influencer les incidents du réseau électrique PDF

Introduction générale
Chapitre1 Processus stochastique et séries chronologiques
1.1Introduction
1.2 Définition
1.3 Classification des processus stochastiques
1.4 Les processus stationnaires
1.4.1 Processus stationnaires au sens strict
1.4.2 Processus stationnaires d’ordre deux
1.4.3 Processus Bruit Blanc
1.5 Fonction d’autocovariance
1.6 Fonction d’autocorrélation
1.7 Fonction d’autocorrélation partielle
1.8 Séries chronologiques
1.8.1Opérateurs sur les chroniques
1.8.2 Analyse des séries chronologiques
1.8.3 Modélisation des séries chronologiques
1.8.4 Fonction d’autocorrélation
1.8.5 Fonction d’autocorrélation partielle
1.8.6 Séries non stationnaires
1.8.7 Analyse de la saisonnalité
1.8.8 Extension des modèles ARMA
Chapitre2 : Modélisation univariée
2.1 Introduction
2.2 Méthodologie de Box Jenkins
2.2.1 Identification
2.2.2 Estimation
2.2.3 Validation
2.2.4 Prévision
Chapitre3 : Application de la modélisation univariée
3.1 Etude de la série Température (Tt)
3.1.1 Identification
3.1.2 Estimation
3.1.3 Validation
3.1.4 Prévision
3.2 Etude de la série Humidité (Ht)
3.2.1 Identification
3.2.2 Estimation
3.2.3 Validation
3.2.4 Prévision
3.3 Etude de la série Courant de fuite (Ct)
3.3.1 Identification
3.3.2 Estimation
3.3.3 Validation
3.3.4 Prévision
Chapitre 4 : Modélisation Multivariée
4.1 Introduction
4.2 Processus multivariés stationnaires
4.2.1 Définitions
4.2.2 Processus Bruit Blanc multivarié
4.2.3 Fonction d’autocorrélation
4.3 Classe de modèles VARMA
4.3.1 Processus Autorégressif Multivarié VAR
4.3.2 Représentation VMA d’un processus VAR
4.3.3 Estimation des paramètres
4.4 Prevision des processus VAR
Chapitre5 : Application de la modélisation multivariée
5.1 Identification
5.2 Estimation du modèle VAR
5.3 Validation
5.4 Prévision
Conclusion générale
Bibliographie
Annexes

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