Modélisation et simulation des comportements en lien avec les consommations électriques dans le secteur résidentiel - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Thèse Année : 2017

Modeling and simulation of behavior related to electrical consumption in the residential sector

Modélisation et simulation des comportements en lien avec les consommations électriques dans le secteur résidentiel

Résumé

We address the problem of simulating domestic activities related to electrical consumption. Continuously growing electrical energy requirements have become an issue as resources to produce it are limited. Human factors have to be taken into account in order to better predict electric consumption and optimize its production. We propose a framework based on a psychological scheme and on stochastic features. The decision process is based on the representation of habits and the use of heat maps. Inclusion of planning-related behavior is performed by a non-parametric voting method using relational properties among domestic activities. The results show a good fitting between the predictions and ground truth.
Cette thèse s’inscrit dans le domaine de la modélisation des comportements humains associés à la consommation électrique dans l’habitat. De nombreuses études ont montré que le comportement humain joue un rôle clé. La plupart du temps la prise en compte du facteur humain se limite à établir un comportement moyen qui est répliqué afin de simuler une population. Il existe des méthodes probabilistes ou stochastiques qui ne tiennent pas compte des facteurs humains. Nous présentons dans cette thèse une méthode hybride inspirée du modèle psychologique de Fiske et Neuberg, capable de tirer parti de l'information issue de bases de données. Grâce à l’exploitation de « cartes de chaleur » permettant d’appréhender plus facilement les comportements et d’un modèle agentique, les comportements habituels ou planifiés sont mieux pris en compte. De cette manière tout en affichant une dépendance moins forte aux bases de données que les méthodes stochastiques, nous diminuons fortement le besoin d'établir des règles comportementales et des scenarii ad hoc. Afin de mesurer l'efficacité de notre méthode nous proposons également deux métriques permettant d'estimer la ressemblance entre un profil généré de consommation et un profil issu d'une base de données.
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Identifiants

  • HAL Id : tel-03151186 , version 1

Citer

Eric Ferreri. Modélisation et simulation des comportements en lien avec les consommations électriques dans le secteur résidentiel. Psychologie et comportements. Université de Bordeaux, 2017. Français. ⟨NNT : ⟩. ⟨tel-03151186⟩
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