Modèles de machine Learning pour la prédiction de la consommation en énergie électrique Cas d'étude : La société Sonelgaz

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.