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Prévision de la Consommation d'Énergie Horaire
Benchmark de 10 modèles sur 145 366 enregistrements horaires PJM (2002–2018). LightGBM meilleur : MAE=210,8 MW, RMSE=285,4 MW, MAPE=0,66%. Prophet échoue (MAPE=10,25%). BiLSTM MAPE=2,17%. 26 caractéristiques lag/rolling/cycliques.
210.8 MW
LightGBM MAE
0.66%
LightGBM MAPE
10.25%
Prophet MAPE
2.17%
BiLSTM MAPE
Jeu de Données
PJME : 145 366 enregistrements horaires (2002–2018)
Approche
26 caractéristiques lag/rolling/cycliques → benchmark de 10 modèles des baselines naïves au BiLSTM
Stack Technique
PythonLightGBMXGBoostTensorFlow/BiLSTMProphetstatsmodels
Mots-clés
LightGBMXGBoostBiLSTMProphetLag FeaturesEnergy Forecasting
Visualisations4 Graphiques
Analyse Approfondie
Benchmark de 10 modèles pour la prévision horaire de la demande en énergie PJM.
Jeu de données
- ▸PJME : 145 366 enregistrements horaires, 2002-01-01 au 2018-08-03
- ▸Plage : 14 544–62 009 MW. Entraînement : 85% / Test : dernière ~1 an (8 760 lignes)
Feature Engineering (26 caractéristiques)
| Catégorie | Caractéristiques |
|---|---|
| Lag | lag_1h, lag_24h, lag_168h (1 semaine) |
| Stats rolling | mean_24h, std_24h, mean_168h, std_168h |
| Cycliques | sin/cos(heure), sin/cos(JdS), sin/cos(mois) |
| Calendrier | is_weekend, is_holiday |
Les 10 Modèles
| Modèle | MAE (MW) | RMSE (MW) | MAPE |
|---|---|---|---|
| Naïf (dernière valeur) | 5 205 | 5 908 | 16,5% |
| Naïf Saisonnier (1S) | 3 588 | 4 856 | 11,2% |
| Moyenne Mobile | 2 874 | 3 643 | 9,2% |
| Régression Linéaire | 380 | 519 | 1,2% |
| Random Forest | 348 | 465 | 1,1% |
| Prophet | 3 248 | 4 231 | 10,3% |
| BiLSTM | 699 | 917 | 2,2% |
| XGBoost | 222 | 300 | 0,70% |
| LightGBM | 211 | 285 | 0,66% |
Insights Clés
- ▸Modèles arborescents avec features lag : MAPE < 1% vs 10%+ pour Prophet
- ▸Prophet ne peut exploiter la forte autocorrélation lag-24h
- ▸BiLSTM sous-performe XGBoost malgré plus de paramètres — les lags engineerés encodent mieux la structure temporelle
- ▸Top features LightGBM : lag_1h, hour_cos, hour (passé immédiat + heure du jour)