[PDF] Économiser lénergie 24 sept. 2021 Données





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La résolution dun problème de multicolinéarité au sein des études

25 avr. 2012 Régression linéaire Multicolinéarité



T94 Diagnostic de multicolinéarité • (Multi-)Colinéarité • Diagnostic

Tolérance très faible (multicolinéarité forte) ? La variable indépendante est redondante. ? Réexaminer le rôle de la variable dans le modèle. • VIF 



MATH60604 Modélisation statistique § 2h - Colinéarité

Un autre outil pour détecter la multicolinéarité est le facteur d'inflation de la variance (VIF). • Pour une variable explicative donnée Xj son VIF est.



Introduction a STATA : un exemple détude

La multicolinéarité (colinéarité forte) modifie l'intéprétation des résultats. colinéarité à partir d'un VIF moyen supérieur à 1 ou d'un VIF.



Actes de la deuxième conférence internationale sur la Francophonie

4 mar. 2020 Cette suspicion de colinéarité est confirmée par le test VIF. ... Tableau 2 : Test de Multicolinéarité (12 conditions cadre). Variables. VIF ...



Article - Facteurs dinflation de la variance dans lanalyse des

par VIF pour variance inflation factor (Theil 1971). Une référence fondamentale sur la colinéarité et d'autres diagnostics de la régression par les MCO est le 



Les déterminants de linvestissement dans les énergies

Les variables PIB et les émissions de CO2 ont des valeurs 1/VIF< 0.1 (voir tableau 4). Afin de résoudre le problème de multi colinéarité nous considérons 



Économiser lénergie

24 sept. 2021 Données de consommation horaire. Multicolinéarité extrêmement importante. (VIF). Multicolinéarité non applicable. Une ou deux variables.



Unité de Recherche Clinique et Évaluative

Pas d'autocorrélation. TOL > 10%. VIF < 10. Pas de multicolinéarité. Si le VIF était >10. • Identifier ligne où IC > 30. • Variables problématiques.



HEC MONTRÉAL

13 mar. 2014 laquelle il y a détection de la multicolinéarité. Dans la littérature certains soulèvent un problème de multicolinéarité lorsque le VIF>10 ...



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Tolérance très faible (multicolinéarité forte) ? La variable indépendante est redondante ? Réexaminer le rôle de la variable dans le modèle • VIF 



Multicolinéarité dans la régression

Dans une régression la multicolinéarité est un problème qui survient lorsque certaines variables de prévision du modèle mesurent le même phénomène



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Autant la multicolinéarité stricte des mathématiciens est une notion clairement SAS de même que les «VIF» et leur inverse les «TOL» (tolérances)



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25 avr 2012 · Une analyse opérée à partir de ces derniers révèle en effet un problème de multicolinéarité existant entre les variables TAILLE (VIF de 25890) 



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Elle se manifeste par une ou plusieurs valeurs propres très petites de la matrice Les conséquences de la colinéarité statistique entre les variables 



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coefficient de corrélation / variance inflation factor (VIF) / indice de condition (IC) Solutions pour contrer la multicolinéarité



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VIF < 10 Pas de multicolinéarité Si le VIF était >10 • Identifier ligne où IC > 30 Validation de la multicolinéarité dans “Régression linéaire”



Détection de la multicolinéarité dans un modèle linéaire ordinaire

PDF Cet article s'intéresse à la détection de la multicolinéarité dans le modèle linéaire ordinaire à l'aide des indicateurs de Belsley Kuh et Welsch



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Le facteur d'inflation de la variance (VIF de l'anglais type VIF telles que les indices de colinéarité de Steward Liao_umd_0117E_11537 pdf



UOH - 6 Régression linéaire multiple : La redondance des VI

27 jan 2013 · La multicolinéarité est le fait qu'une VI est prédictible par (ou partage sa de la variance » ou VIF (pour Variance Inflation Factor) 

  • Comment interpréter le vif ?

    Au cours de l'analyse de régression, VIF évalue si les facteurs sont corrélés les uns aux autres (multi-colinéarité), ce qui pourrait influencer les autres facteurs et réduire la fiabilité du modèle.Si un VIF est supérieur à 10, vous avez une multi-colinéarité élevée : la variation semblera plus grande et le facteur

  • Comment détecter la Multi-colinéarité ?

    Comment détecter la multicolinéarité ? Pour détecter les multicolinéarités et identifier les variables impliquées dans des multicolinéarités, on effectue des régressions linéaires de chacune des variables en fonction des autres. On calcule ensuite : Le R² de chacun des modèles.

  • Quand utiliser la régression linéaire multiple ?

    L'analyse par régression linéaire multiple est une des solutions qui existe pour observer les liens entre une variable quantitative dépendante et n variables quantitatives indépendantes.
  • Dans le cas de la régression linéaire multiple, la variable dépendante est toujours une variable continue tandis que les variables indépendantes peuvent être continues ou catégorielles. La régression linéaire est appelée multiple lorsque le modèle est composé d'au moins deux variables indépendantes.
Économiser lénergie

Comptage et Mesurage

1eroctobre 2021

Séminaire Bâtiments Durables

Le suivi des économies d'énergie réalisées via le

Measurement& Verification(M&V)

Maarten VAN DE VIJVER

EneosB.V.

PRESENTATIONDE

Le suivi des économies d'énergie réalisées via le Measurement& Verification(M&V)

Maarten Van de Vijver (Eneos)

Pourplus:

https://www.eneos.cloud/service/m-v

Aperçu des possibilités

Comment s'y prendre?

Exemples concrets

3

OBJECTIFS DE LA PRÉSENTATION

PLAN DE LA PRÉSENTATION

I.Concept M&V

II.Préparation de la base de référence

III.Application de la base de référence

IV.Advanced M&V

V.Approche

4

I.CONCEPT M&V

Problématique

5 0

500.000

1.000.000

1.500.000

2.000.000

2.500.000

3.000.000

201820192020

Jaarlijks gasverbruik / Consommation

annuelle de gas (kWh) Jaarlijks gasverbruik / Consommation annuelle de gaz (kWh) Jaarlijks gasverbruik / Consommation annuelle de gaz (kWh)

Source: Eneos

-13 %+8 %

I.CONCEPT M&V

Concept degrés-jours (DJ) et degrés-jours de refroidissement (DJR) 6 0 2 4 6 8 10 12

12/201803/201907/201910/2019

Koeldagen /

Degrés

-jours de refroidissement Koeldagen /Degrés-jours de refroidissement 2019 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20

12/201803/201907/201910/201901/2020

Graaddagen per dag / Degrés

-jour par jour (16,5)

Graaddagen / Degrés-jours 2019

Source: www.degreedays.net

I.CONCEPT M&V

Variation des conditions météorologiques

7

Jaar/AnnéeGraaddagen/De

grés-jours

Jaarlijks

verschil/Différence annuelle

20002.097-3,7%

20012.34810,7%

20022.090-12,3%

20032.2969,0%

20042.3231,2%

20052.233-4,0%

20062.212-0,9%

20071.963-12,7%

20082.21311,3%

20092.2120,0%

20102.70318,2%

20111.928-40,2%

20122.32717,1%

20132.5378,3%

20141.828-38,8%

20152.11213,4%

20162.3309,4%

20172.155-8,1%

20182.091-3,1%

20192.076-0,7%

20201.867-11,2%

1.000 1.200 1.400 1.600 1.800 2.000 2.200 2.400 2.600 2.800 3.000

1990199520002005201020152020

Graaddagen per jaar /

Degrés

-jours par an (16,5)

Source: www.gas.be/nl/graaddagen

I.CONCEPT M&V

Localisation IPMVP et M&V

Rôle IPMVP

Quatre options IPMVP:

Option A: Méthode d'isolement Mesure des

paramètres principaux Option B: Méthode d'isolement Mesure de tous les paramètres

Option C: Ensemble du bâtiment

Option D: Simulation calibrée

8

I.CONCEPT M&V

Focus sur IPMVP Option C: "Ensemble du

bâtiment»:

Polyvalence

Flexibilité

Interactivité des mesures mutuelles

Économie totale

9

I.CONCEPT M&V

Méthodologie du processus M&V

10

Préparation de la

base de référence

Application de la

base de référence

Période de référencePériode de suivi

Source: IPMVP

II.PRÉPARATION DE LA BASE DE

RÉFÉRENCE

Déterminer la période de référence

Base de comparaison

performance énergétique)

Suffisamment longue (12 mois)

Pas de changements majeurs dans le bâtiment durant cette période

Préparation de la base de référence

Données de consommation et variables pendant la période de référence 11

II.PRÉPARATION DE LA BASE DE

RÉFÉRENCE

Impact des conditions météorologiques sur la consommation de gaz naturel (énergie vs température) 12 0 100
200
300
400
500
600
700

0510152025

Aardgasverbruik /

consommation de gaz naturel (kWh)

Thousands

Buitentemperatuur / Température extérieure (C)

Source: Eneos

II.PRÉPARATION DE LA BASE DE

RÉFÉRENCE

Consommation de gaz naturel en fonction des

degrés-jours (16,5) 13 y = 1302x -13618

R² = 0,9889

0 100
200
300
400
500
600
700

050100150200250300350400450500

Aardgasverbruik /

consommation de gaz naturel (kWh)

Thousands

Graaddagen / Degrés-jours (16,5)

Source: Eneos

II.PRÉPARATION DE LA BASE DE

RÉFÉRENCE

Consommation de gaz naturel en fonction des

degrés-jours (16,5)

CVRMSE: 10,2%

14 y = 1302x -13618

R² = 0,9889

0 100
200
300
400
500
600
700

050100150200250300350400450500

Aardgasverbruik /

consommation de gaz naturel (kWh)

Thousands

Graaddagen / Degrés-jours (16,5)

Source: Eneos

II.PRÉPARATION DE LA BASE DE

RÉFÉRENCE

La base de référence indique la relation entre les variables externes pertinentes et la consommation

énergétique

Traduit "l'empreinte digitale» du bâtiment

Charge de base

Sensibilité et importance des variables météorologiques La température est souvent le paramètre le plus important Importance de la qualité statistique de la base de référence 15

II.PRÉPARATION DE LA BASE DE

RÉFÉRENCE

Sensibilité des variables météorologiques sur la consommation énergétique sur la base du processus M&V

Plus le bâtiment est sensible, plus il faut

apporter des corrections Certains bâtiments et vecteurs énergétiques ne sont pas ou peu influencés par des facteurs externes! 16

II.PRÉPARATION DE LA BASE DE

RÉFÉRENCE

Paramètres statistiques:

CVRMSE (Coefficient of the Variation of the Root Mean Square Error - Coefficient de la racine de l'erreur quadratique moyenne)

R2(Coefficient de détermination)

NMBE (Normalized Mean Bias Error)

Deux explications à une qualité insuffisante:

Le bâtiment a une consommation (partiellement)

inexpliquée consommation irrégulière

Paramètres manquants

17

III.APPLICATION DE LA BASE DE

RÉFÉRENCE

18

Préparation de la

base de référence

Application de la

base de référence

Période de référencePériode de suivi

Source: IPMVP

Méthodologie du processus M&V

III.APPLICATION DE LA BASE DE

RÉFÉRENCE

19 -100000 0

100000

200000

300000

400000

500000

600000

Energieverbruik /

Consommation

(kWh) Resultaat toepassing baseline / Résultatapplicationde la base de référence Baseline / Ligne de baseEnergieverbruik / Consommation d'énergieBesparing / Des économies

Source: Eneos

III.APPLICATION DE LA BASE DE

RÉFÉRENCE

20 -40000 -20000 0 20000
40000
60000
80000

100000

120000

Gerealiseerde besparing /

Economies d'énergie

réalisées (kWh)

Besparing / Économies

Source: Eneos

III.APPLICATION DE LA BASE DE

RÉFÉRENCE

Calcul des économies réalisées:

14% -336,136kWh économisés avec une incertitude

relative de 27% Économie annuelle de 8403 euros (au prix du gaz naturel de 0,025 euro/kWh)

Économie entre 264,046 et 468,227kWh

Plus les économies relatives sont élevées, plus un suivi plus précis est possible

Règle de base: économie de 10%

21

III.APPLICATION DE LA BASE DE

RÉFÉRENCE

22
0

500.000

1.000.000

1.500.000

2.000.000

2.500.000

3.000.000

201820192020

Jaarlijks gasverbruik / Consommation annuelle

de gas (kWh) Jaarlijks gasverbruik / Consommation annuelle de gaz (kWh) Jaarlijks gasverbruik / Consommation annuelle de gaz (kWh)

Source: Eneos

-13 % + 8 %

III.APPLICATION DE LA BASE DE

RÉFÉRENCE

23Source: Eneos

-25,0% -20,0% -15,0% -10,0% -5,0% 0,0% 5,0% 10,0% 15,0% 20,0%

20192020

Besparing zonder correctie /

Économies sans correction

Benodigde correctie / Correction nécessaireBesparing met correctie /

Économies avec correction

Economies annuellesde gaz(%)

III.APPLICATION DE LA BASE DE

RÉFÉRENCE

CUSUM: Somme cumulée des économies

énergétiques réalisées

Peut être utilisé pour détecter des tendances 24

III.APPLICATION DE LA BASE DE

RÉFÉRENCE

25
-50 0 50
100
150
200
250
300
350
400

Cummulatieve besparing /

Economies cumulées

(kWh)

Thousands

CUSUM Besparing / Économies

Source: Eneos

III.APPLICATION DE LA BASE DE

RÉFÉRENCE

26
-150000 -100000 -50000 0 50000

100000

150000

200000

250000

300000

Cummulatieve besparing /

Economies cumulées

(kWh)

CUSUM Besparing / Économies

Source: Eneos

IV.ADVANCED M&V

Définition AM&V: données horaires et données quart-horaires

Possibilité de suivi opérationnel et de

vérification de la performance énergétique 27

IV.ADVANCED M&V

28

M&VAM&V

Création d'un modèle

Régression linéaireTechnologie ML et AI

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