Forecasting Net Load in France: The EDF Data Challenge
Eloi Campagne  1, 2@  , Yvenn Amara-Ouali  2@  , Yannig Goude  2@  , Argyris Kalogeratos  1@  
1 : CB - Centre Borelli - UMR 9010
Université Paris-Saclay, Centre National de la Recherche Scientifique, Ecole Normale Supérieure Paris-Saclay
2 : EDF Labs
EDF Recherche et Développement

Cet article présente un Data Challenge axé sur l'amélioration de la prévision de la demande nette d'électricité à court terme dans le contexte d'un réseau électrique décentralisé. L'intégration croissante des sources d'énergie renouvelables et les incertitudes liées à leurs fluctuations soulignent la nécessité d'une prévision précise de la demande. Les participants du challenge ont pour objectif de prévoir la consommation nette, c'est à dire la consommation totale moins la production renouvelable -- solaire et éolienne --, en France, en utilisant des données disponibles à différentes résolutions géographiques (régionales et nationales), ainsi que des données de prix de l'électricité. Ce papier présente d'abord le contexte de la prévision de demande nette en électricité, puis présente les solutions apportées en amont du challenge.



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