Note ABES Determination of end user power load profiles by parallel evolutionary computing Détermination de profils de consommation électrique par évolution artificielle parallèle Evolution artificielle Profils électrique Calcul inverse Séparation aveugle de source Parallélisation Prévision de charge Optimisation Parallel evolutionary computing Electrical profil Blind source separation Parallelization Load curve forecast 006.3 Électricité -- Consommation Modèles mathématiques Algorithmes génétiques Calcul évolutionnaire Algorithmes parallèles Il est primordial, pour un distributeur d’énergie électrique, d’obtenir des estimations précises de la demande en énergie de leurs réseaux. Des outils statistiques tels que des profils de consommation électrique offrent des estimations de qualité acceptable. Ces profils ne sont cependant généralement pas assez précis, car ils ne tiennent pas compte de l’influence de facteurs tels que la présence de chauffage électrique ou le type d’habitation. Il est néanmoins possible d’obtenir des profils précis en utilisant uniquement les historiques de consommations d’énergie des clients, les mesures desdéparts 20kV, et un algorithme génétique de séparation de sources. Un filtrage et un prétraitement des données a permis de proposer à l’algorithme génétique de séparation de sources des données adaptées. La séparation de sources particulièrement bruitées est résolue par un algorithme génétique complètement parallélisé sur une carte GPGPU. Les profils de consommation électrique obtenus correspondent aux attentes initiales, et démontrent une amélioration considérable de la précision des estimations de courbes de charge de départs 20kV et de postes de transformation moyenne tension-basse tension. Precise estimations of the energy demand of a power network are paramount for electrical distribution companies. Statistical tools such as load profiles offer acceptable estimations. These load profiles are, however, usually not precise enough for network engineering at the local level, as they do not take into account factors such as the presence of electrical heating devices or the type of housing. It is however possible to obtain accurate load profiles with no more than end user energy consumption histories, 20kV feeder load measurements, a blind source separation and a genetic algorithm. Filtering and preliminary treatments performed on the data allowed the blind source separation to work with adequate information. The blind source separation presented in this document is successfully solved by a completely parallel genetic algorithm running on a GPGPU card. The power load profiles obtained match the requirements, and demonstrate a considerable improvement in the forecast of 20kV feeder as well as MV substation load curves. Electronic Thesis or Dissertation Text en PDF 24116245 Université de Strasbourg Strasbourg 2015-12-31 application/pdf https://publication-theses.unistra.fr/restreint/theses_doctorat/2014/Kruger_Frederic_2014_ED269.pdf Krüger Frédéric 1985-11-08 FR 178204579 40300905 https://theses.fr/2014STRAD002 2014STRAD002 https://doi.org/10.70675/0448a8c4z009ez40d5zb6b7zb7d4e6d9f3b3 2014-02-17 Informatique Strasbourg 131056549 Doctorat Docteur es non oui Collet Pierre MADS_DIRECTEUR_DE_THESE_1 112048854 Knittel Dominique MADS_PRESIDENT_DU_JURY 128451696 Kuonen Pierre MADS_MEMBRE_DU_JURY_1 188228853 Braun Martin MADS_MEMBRE_DU_JURY_2 188228950 Hadj-Said Nouredine MADS_RAPPORTEUR_1 067277349 Lutton Évelyne MADS_RAPPORTEUR_2 03114585X École doctorale Mathématiques, sciences de l'information et de l'ingénieur (Strasbourg ; 1997-....) MADS_ECOLE_DOCTORALE_1 MA 156504863 Laboratoire des sciences de l'ingénieur, de l'informatique et de l'imagerie (Strasbourg ; 2013-....) MADS_PARTENAIRE_DE_RECHERCHE_1 UMR7357 176969721 217648 ddc:004 Collet Pierre Knittel Dominique Kuonen Pierre Braun Martin Hadj-Said Nouredine Lutton Évelyne École doctorale Mathématiques, sciences de l'information et de l'ingénieur (Strasbourg ; 1997-....) Laboratoire des sciences de l'ingénieur, de l'informatique et de l'imagerie (Strasbourg) PDF 24116245 confidentialité 2014-02-17 2019-02-16 confidentialité 2014-02-17 2019-02-16 confidentialité 2014-02-17 2019-02-16