Modèles de machine Learning pour la prédiction de la consommation en énergie électrique Cas d'étude : La société Sonelgaz
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Date
2022-06-10
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
UNIVERSITY of M'SILA
Abstract
Une prévision précise de la consommation d'électricité permet de surmonter les
problèmes auxquels sont confrontées les compagnies d'électricité. Le déroulement de
cette étude a porté sur le développement d'un modèle prédictif utilisant le langage Python.
Où un ensemble de données de Sonelgaz a été analysé pour la consommation d'électricité,
par machine Learning. Nous avons comparé ces modèles en termes de performances de
prédiction et avons constaté que le modèle DT avait la meilleure précision dans la
méthode de classification. La régression a donné à LSTM le meilleur résultat dans toutes
nos données. Il peut être invoqué dans le processus d'estimation de la quantité de
consommation d'électricité.
Description
Keywords
énergie électricité ; consommation ; optimisation ; Sonelgaz ; prédiction ; classification ; régression ; Apprentissage automatique.