Evaluation de la consommation de l’éclairage public et influence sur la courbe de charge

Table des matières

Introduction générale
1 Présentation générale
1.1 Le système de Production-Transport-Distribution de l’électricité
1.2 Techniques d’aplatissement de la courbe de charge électrique
1.2.1 La courbe de charge électrique
1.2.2 Analyse de la courbe de charge électrique
1.2.3 Techniques d’aplatissement des courbes de charge
1.3 L’énergie solaire et ses applications
1.3.1 Le solaire photovoltaïque
1.3.2 Champ d’application et stockage
1.4 Eclairage public
1.4.1 Evaluation de la consommation de l’éclairage public et influence sur la courbe de charge
2 Méthode du lissage exponentiel
2.1 Concepts de base
2.1.1 Lissage exponentiel simple
2.1.2 Lissage exponentiel double
2.1.3 Lissage exponentiel de Holt
2.2 Application du lissage exponentiel
2.2.1 Présentation des séries
2.2.2 Analyse de la série IPSt
2.2.3 Analyse de la série EPTt
2.2.4 Analyse de la série EPAt
2.2.5 Analyse de la série EPTLt
2.2.6 Analyse de la série CPSt
3 Méthodologie de Box et Jenkins
3.1 Identification
3.2 Estimation
3.3 Validation
3.3.1 Tests sur le modèle
3.3.2 Tests sur les résidus
3.3.3 Choix du meilleur modèle
3.4 Prévision
4 Application de la méthodologie de Box et Jenkins
4.1 Modélisation de la série IPSt
4.2 Modélisation de la série EPTt
4.3 Analyse de la série EPAt
4.4 Analyse de la série EPTLt
5 Modélisation multivariée
5.1 Introduction
5.2 Modèles autorégressifs multivariés (VAR)
5.2.1 Représentation VAR
5.2.2 Condition de stationnarité
5.2.3 Représentation MA (Théoreme de Wold)
5.2.4 Moments dans un modèle VAR stationnaire
5.3 Estimation d’un modéle VAR
5.4 Identification
5.5 Prévision
5.6 Analyse structurelle
5.6.1 Non-causalité au sens de Granger
5.6.2 Tests de causalité
5.6.3 Analyse impulsionnelle
5.6.4 Décomposition de la variance
5.7 Application de la modélisation multivariée
5.7.1 Etude multivariée des deux séries (IPSt; IDPSt)
5.7.2 Etude multivariée des séries (IPSt;CSTt;CSAt;CSTLt)
6 Modèles Autorégressifs Périodique
6.1 Introduction
6.2 Processus périodiquement corrélés
6.2.1 Processus périodique au sens strict
6.2.2 Processus périodiquement corrélé
6.2.3 Processus bruit blanc périodique .6.3 Processus auto-regressifs périodique
6.3.1 Condition de causalité d’un modèle PAR
6.4 Modélisation par les modèles PAR
6.4.1 Estimation de la fonction d’autocorrélation d’un processus périodiquement corrélé
6.4.2 Identification des modèles ARMA périodiques
6.4.3 Estimation des paramètres d’un modèle AR périodiques
6.4.4 Adéquation du modèle (validation)
6.5 Analyse de la série consommation pointe du soir CPSt par application de la modélisation périodique
7 Conclusion
7.1 Etude comparative
7.2 Intérpratation des résultats
7.2.1 Variante 0
7.2.2 Variante 1
7.2.3 Variante 2
7.2.4 Variante 3
8 Etude technico-économique
8.1 Prise en charge de l’éclairage public par les autorités Wilayas
8.2 Prise en charge de l’éclairage public par Sonelgaz
Conclusion générale