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http://univ-bejaia.dz/dspace/123456789/2801
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.author | Bariche, Baya | - |
dc.contributor.author | Benchalal, Lamia | - |
dc.contributor.author | Zeggagh, Ali (Encadreur) | - |
dc.date.accessioned | 2017-07-10T09:14:20Z | - |
dc.date.available | 2017-07-10T09:14:20Z | - |
dc.date.issued | 2013 | - |
dc.identifier.uri | http://univ-bejaia.dz/dspace/123456789/2801 | - |
dc.description | Option : Économie Appliquée et Ingénierie Financière | en_US |
dc.description.abstract | Dans le cadre de ce mémoire nous avons dans le premier chapitre les différents aspects descriptifs de l’énergie électrique et de son environnement. Ensuite le second chapitre nous avons étudié les différentes évolutions, en commençant par présenter les types de clients (abonnés) par niveau de tension (BT, MT, HT), et leurs évolutions. Après nous avons analysé l’évolution de la consommation d’électricité par niveau de tension. Puis le troisième chapitre nous avons présenté quelques notions sur les séries chronologiques et la méthode de Box Jenkins. Enfin dans le dernier chapitre nous l’avons consacré à la partie pratique nous avons étudié les différentes évolutions de nos variables choisis, nous avons commencé par une analyse préliminaire (graphique, corrélogramme) des données ensuite par une analyse descriptive (histogramme. nous avons utilisé le logiciel Eviews 6.0 Afin d’améliorer le processus de prévision de l’entreprise SONELGAZ (Société nationale de l’électricité et du gaz de Bejaia), nous avons proposé une méthode de prévision basée sur la modélisation des séries chronologiques et la méthode de Box & Jenkins, qui va lui permettre de faire face aux consommations future de ses clients et d’améliorer son système prévisionneL | en_US |
dc.language.iso | fr | en_US |
dc.publisher | Université de bejaia | en_US |
dc.subject | L’électricité : prévisions : Séries chronologiques :sonelgaz | en_US |
dc.title | Modélisation, prévisions de la consommation d’électricité | en_US |
dc.title.alternative | cas : Bejaia (2008-2012) | en_US |
dc.type | Thesis | en_US |
Appears in Collections: | mémoires de Masters |
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Modélisation, prévisions de la consommation d’électricité.pdf | 7.95 MB | Adobe PDF | View/Open |
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