Comment sont utilisées les Modèles Additifs Généralisés (ou GAM) à EDF ? Ces méthodes sont utilisées pour des questions de prévision de consommation électrique, de production d’énergies renouvelables ou de prix.
Mardi 4 février, le projet Energy Data Lab en collaboration avec l'Université de Bristol et l’Université d’Edimbourg a organisé un séminaire à EDF Lab Paris-Saclay sur le sujet, avec la participation exceptionnelle de Simon Wood et Matteo Fasiolo, experts renommés dans le domaine des Modèles GAM.
Cet événement a permis de dévoiler les dernières innovations et applications pratiques de ces outils de modélisation, essentiels pour anticiper la consommation énergétique auprès de plusieurs entités du groupe EDF.
Energy Data Lab : c’est un projet qui fait partie du programme Management d'énergie qui vise à développer et maintenir des méthodes de prévision pour plusieurs aléas (consommation, production, prix).
Que sont les méthodes GAM ? 🤔
Les modèles GAM (👉 Generalized Additive Models ou Modèle Additif Généralisé) sont des outils très utilisés dans de nombreux champs d'application des statistiques : médecine, météo, énergie, biologie, linguistique, ingénierie...
Des outil open source mgcv, qGAM et mgcViz ont été développés pour cela en partenariat avec l'Université de Bristol.
Le principe est de décomposer une quantité (consommation, production…) en une somme d'effets de variables explicatives (météo, calendrier…). Ces modèles présentent l'intérêt d'être interprétables tout en garantissant de bonnes performances prédictives.
Deux invités majeurs dans la modélisation GAM sur cette journée
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Site de l’Université d’EdimbourgSimon Wood
de l’Université d’Edimbourg est notamment l’auteur du package R mgcv utilisé à la R&D et dans de nombreuses entités opérationnelles du groupe EDF pour la modélisation GAM
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Site de l’Université de BristolMatteo Fasiolo
de l’Université de Bristol travaille également sur l’implémentation de mgcv en R mais aussi d’autres packages qui en découlent (e.g., qgam, mgcViz) et s’intéresse à leurs applications dans le contexte de la prévision de consommation
Les enjeux de cette journée
Cette journée symbolise le partenariat à long terme entre l’Université de Bristol et la R&D, ainsi que son rayonnement auprès des différentes entités opérationnelles du groupe.
Ce partenariat avec l’Université va être renouvelé pour les trois prochaines années avec les perspectives suivantes :
- GAM pour la prévision d’extrêmes multivariés ;
- Traduction du package mgcv en python ;
- Adaptation et automation des méthodes de prévision ;
- Visualisation et interprétabilité des modèles.