Nantilus
Étude statistique de la dynamique des blackouts électriques
Dans cette thèse, nous cherchons à caractériser et modéliser la dynamique des grandes pannes ( appelées blackouts ) sur les réseaux électriques. Des travaux récents (Dobson et al, par exemple) ont montré la présence de mémoire longue dans l'amplitude des pannes sans prendre en compte explicitem...
Saved in:
| Main Authors : | , , , , , , , |
|---|---|
| Corporate Authors : | , , |
| Format : | Thesis |
| Language : | français |
| Title statement : | Étude statistique de la dynamique des blackouts électriques / Hermann Courteille; sous la direction de Anne Philippe |
| Published : |
2011 |
| Physical Description : | 1 vol. (217 p.) |
| Note de thèse : | Thèse de doctorat : Mathématiques appliquées - Statistique : Nantes : 2011 |
| Subjects : |
| Summary : | Dans cette thèse, nous cherchons à caractériser et modéliser la dynamique des grandes pannes ( appelées blackouts ) sur les réseaux électriques. Des travaux récents (Dobson et al, par exemple) ont montré la présence de mémoire longue dans l'amplitude des pannes sans prendre en compte explicitement le fait que ces blackouts apparaissent à des temps irréguliers. Nous développons dans ce manuscrit trois méthodes permettant d'estimer le paramètre de longue mémoire lorsque le processus est échantillonné irrégulièrement dans le temps. Ce travail a nécessité une étude numérique des propriétés à distance finie de différents estimateurs classiques du paramètre de longue mémoire sur des processus à valeurs positives. Nous appliquons ces méthodes aux données de pannes américaines sur un horizon de temps plus large (1984 à 2008) ainsi que sur des séries issues d'un modèle de réseau où l'on a intégré différentes stratégies de réparation et de maintenance. On montre ainsi que la dynamique des blackouts sur le réseau américain présente de la longue mémoire et que le délai d'amélioration du réseau peut être à l'origine de celle-ci. Dans la seconde partie de la thèse, nous prenons en compte l'aspect non stationnaire de certaines séries qui présentent une alternance de périodes de fortes et de faibles activités. Nous développons une classe de processus ponctuels dont l'intensité est périodique ou log-périodique. Pour cette classe de processus, nous mettons en œuvre un algorithme de simulation et nous développons des méthodes d'estimation paramétrique et semi-paramétrique. L'application aux données du réseau électrique américain montre le caractère log-périodique des pannes In this thesis, we characterize and model the dynamics of large failures (called "blackouts") on electrical power grid. Recent studies (Dobson & al 2003) have shown the presence of long memory in the amplitude of failures without taking into account irregular sampling of data. We develop in this manuscript three methods for estimating the long memory parameter when the process is sampled irregularly in time. This work required a numerical study of the properties at finite distance from various classical estimators of the long memory parameter on processes with positive values. We apply these methods to blackouts series on the U.S. power grid from 1984 to 2008 as well as series coming from a network model where different strategies of improvement and maintenance have been integrated. We confirm, over a longer period of time, that the dynamics of blackouts contains long memory and that the delay to improve the network can explain this phenomenon. In the second part of the thesis, we consider the occurrence of some non-stationary series which have alternating periods of high and low activity. We study a class of point processes whose intensity is either periodic or log-periodic. For this class of processes, we develop a simulation algorithm and methods to estimate them : parametric and semi-parametric ones. An application to US blackout data was conducted showing a log-periodicty effect |
|---|---|
| Variantes de titre : | Statistical study of blackout dynamics in power transmission network |
| Notes : | Ecole(s) Doctorale(s) : École doctorale sciences et technologies de l'information et de mathématiques (STIM) (Nantes) Autre(s) contribution(s) : Jean-Pierre Barbot (Président du jury) ; Frédéric Héliodore, Frédéric Lavancier, Serge Poullain (Membre du jury) ; Georges Oppenheim, Jean-Luc Thomas (Rapporteurs) |
| Bibliography : | Bibliogr. p. 213-217, 64 réf. |