Estimation de la demande énergétique de la commune de Lubumbashi en fonction de l’évolution démographique à l‘horizon 2050 à l‘aide d’un réseau de neurone artificiel (ANN-PSO) - Archive ouverte HAL
Communication Dans Un Congrès Année : 2022

Estimation de la demande énergétique de la commune de Lubumbashi en fonction de l’évolution démographique à l‘horizon 2050 à l‘aide d’un réseau de neurone artificiel (ANN-PSO)

Résumé

La connaissance de la demande énergétique est primordiale pour une bonne gestion de l’énergie électrique. Elle permet de fixer le producteur de l’énergie électrique sur quel champ se concentrer, en évitant les dépenses liées à la production au cas où la production serait supérieure à la demande ; ou à la non satisfaction de consommateurs finaux si la production ne couvre pas leur besoin énergétique. La mission du présent projet est connue, faire une estimation du besoin énergétique de la commune de Lubumbashi et le comparer à l’énergie fournie par le principal producteur de l’énergie électrique de la ville. Sachant fondamentalement que la démographie a un impact direct sur la consommation en électricité ; La mission finale sera de donner au producteur de l’énergie, la tendance de la consommation énergétique à l’horizon 2050. L’échantillonnage des charges enregistrées par les analyseurs sur le départ HTA a permis de déterminer la quantité d’énergie fournie par la SNEL au cours d’un mois. L’utilisation du modèle Bottom-up résidentiel, a conduit à l’estimation du besoin énergétique de la commune de Lubumbashi. Une projection exponentielle basée sur l’extrapolation de tendance nous a permis d’estimer le besoin futur de la commune ; pour valider nos résultats issus de cette projection, un réseau neuronal artificiel (ANN) est utilisé pour déterminer le niveau futur de la consommation électrique de la commune. L’optimisation par essaims de particules (PSO) a été utilisée afin d’entrainer les réseaux neuronaux artificiels. Le modèle est piloté par la taille de la population, le nombre de ménage, la consommation du secteur résidentiel, la consommation du secteur tertiaire et semi-industriel.
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Dates et versions

hal-03966502 , version 1 (31-01-2023)

Identifiants

  • HAL Id : hal-03966502 , version 1

Citer

Idriss Kyoni Nkulu, Aaron Ntambwe, Emmanuel Kishiko. Estimation de la demande énergétique de la commune de Lubumbashi en fonction de l’évolution démographique à l‘horizon 2050 à l‘aide d’un réseau de neurone artificiel (ANN-PSO). Congrès Lambda Mu 23 « Innovations et maîtrise des risques pour un avenir durable » - 23e Congrès de Maîtrise des Risques et de Sûreté de Fonctionnement, Institut pour la Maîtrise des Risques, Oct 2022, Paris Saclay, France. ⟨hal-03966502⟩

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