En Afrique, dans les pays au sud du Sahara, notamment au Bénin, le déficit d’énergie électrique s’est traduit par des délestages de plus en plus récurrents. La méthode conventionnelle de projection des besoins par accroissement actuellement utilisée dans les entreprises de production, de transport et de distribution montre ses limites. En effet, les habitudes de consommation sont difficilement quantifiables en raison de nombreux aléas : difficulté d’approvisionnement en énergie électrique, pannes récurrentes de portions de réseau, prix des combustibles des groupes électrogènes, crise économique, la sous instrumentation des réseaux électriques (absence de base de données de consommation horaire et journalière). Quatre modèles de simulation de la consommation de l’énergie électrique à moyen terme au Bénin sont présentés: un modèle sinusoïdal, un modèle saisonnier, un modèle exponentiel saisonnier et un modèle multi variable de type ARMAX (Auto Regressive Moving Average with External inputs) de prévision à un pas. Les données utilisées pour cette modélisation concernent la période 2001-2009.
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En Afrique, dans les pays au sud du Sahara, notamment au Bénin, le déficit d'énergie électrique s'est traduit par des délestages de plus en plus récurrents. La méthode conventionnelle de projection des besoins par accroissement actuellement utilisée dans les entreprises de production, de transport et de distribution montre ses limites. En effet, les habitudes de consommation sont difficilement quantifiables en raison de nombreux aléas : difficulté d'approvisionnement en énergie électrique, pannes récurrentes de portions de réseau, prix des combustibles des groupes électrogènes, crise économique, la sous instrumentation des réseaux électriques (absence de base de données de consommation horaire et journalière). Quatre modèles de simulation de la consommation de l'énergie électrique à moyen terme au Bénin sont présentés: un modèle sinusoïdal, un modèle saisonnier, un modèle exponentiel saisonnier et un modèle multi variable de type ARMAX (Auto Regressive Moving Average with External inputs) de prévision à un pas. Les données utilisées pour cette modélisation concernent la période 2001-2009.
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