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Tppredictprof Durée estimée H Centre d ? intérêt Régression Situation problème Prédire des pics éventuels de consommation d ? énergie Ressources Accès à Internet Logiciel Matlab ?chier données EDF Prérequis Utilisation élémentaire de Matlab Notions sur la

Durée estimée H Centre d ? intérêt Régression Situation problème Prédire des pics éventuels de consommation d ? énergie Ressources Accès à Internet Logiciel Matlab ?chier données EDF Prérequis Utilisation élémentaire de Matlab Notions sur la régression Phase de découverte Activité d ? introduction Les élèves prennent connaissance de la problématique et analysent puis mettent en forme les données Une présentation sommaire de l ? IA est e ?ectuée par le professeur Activité de confrontation Les élèves élaborent un modèle permettant de répondre à la problématique Phase de transfert Les élèves élaborent un modèle à partir de nouvelles données Une normalisation des données sera e ?ectuée Evaluation La note de contrôle continu pourra s ? appuyer sur la grille complétée par le professeur au cours des séances CFiche d ? activité élève Activité d ? introduction Vous êtes le directeur d ? exploitation d ? EDF Vous avez besoin de prévoir le pic journalier de consommation électrique du mois de décembre a ?n de mobiliser au mieux les moyens de production montée en puissance des centrales mise en maintenance des centrales inutilisées etc Vous avez à votre disposition des données pour la période du au La date et pour chaque jour o Le pic journalier de consommation GW o La température moyenne de la journée mini maxi o La température de référence Moyennes de chroniques de températures passées réputées représentatives de la décennie en cours Sur la base de données Météo France elles sont calculées par RTE au niveau de la France entière gr? ce à un panel de stations météorologiques réparties sur le territoire Vous souhaitez utiliser ces données pour prévoir les pics de consommation du mois prochain Pour valider votre modèle prédictif vous avez à votre disposition les données réelles du mois de décembre Analyse et mise en forme des données Les données d ? apprentissage sont au format CSV ?chier pic-journalier- consommation-brute - - - csv Ouvrir le ?chier avec le bloc notes indiquer les variables utilisées La première colonne représente la date la deuxième colonne indique le pic journalier de consommation en GW la troisième colonne indique la température moyenne du jour et la quatrième co- lonne la température de référence pour ce jour de l ? année Pour réaliser le modèle prédictif nous allons utiliser trois variables d ? entrée ? Le jour de l ? année de à ? C ? La température moyenne ? La température de référence Ces variables d ? entrée peuvent être utilisées seules ou combinées a ?n de trouver le meilleur modèle prédictif par exemple jour seul ou jour température de référence ? Le tableur ne comporte pas la colonne Jour de l ? année ? Pour cela ouvrir le ?chier csv avec un tableur libreO ?ce ou Excel insérer une colonne après la date indiquer comme titre jour ? dans la cellule B S Rechercher sur internet comment la formule à rajouter dans B pour transformer la date en jour de l ? année Dérouler la formule sur