Les modèles espace-état ont fait leurs preuves dans le cadre de la prévision de la demande électrique; ils capturent particulièrement bien les changements de régimes. L’objectif de Viking Conseil est de continuer à améliorer cette approche, tout en la comparant à d’autres méthodes de prévision.

Publications

• Joseph de Vilmarest, Jethro Browell, Matteo Fasiolo, Yannig Goude et Olivier Wintenberger (2023). Adaptive Probabilistic Forecasting of Electricity (Net-)Load. IEEE Transactions on Power Systems.
• Guillaume Lambert, Bachir Hamrouche et Joseph de Vilmarest (2023). Frugal day-ahead forecasting of multiple local electricity loads by aggregating adaptive models. Nature Scientific Reports.
• Joseph de Vilmarest et Yannig Goude (2022). State-Space Models for Online Post-Covid Electricity Load Forecasting Competition. IEEE Open Access Journal of Power and Energy.
• Joseph de Vilmarest et Olivier Wintenberger (2021). Stochastic online optimization using kalman recursion. Journal of Machine Learning Research.
• David Obst, Joseph de Vilmarest et Yannig Goude (2021). Adaptive Methods for Short-Term Electricity Load Forecasting During COVID-19 Lockdown in France. IEEE Transactions on Power Systems.

Pré-publications

• Baptiste Abélès, Joseph de Vilmarest et Olivier Wintenberger (2024). Adaptive time series forecasting with markovian variance switching.
• Joseph de Vilmarest et Nicklas Werge (2023). An adaptive volatility method for probabilistic forecasting and its application to the M6 financial forecasting competition.
• Joseph de Vilmarest et Olivier Wintenberger (2021). Viking: Variational Bayesian Variational Tracking.
• Joseph de Vilmarest et Olivier Wintenberger (2019). Logarithmic Regret for parameter-free Online Logistic Regression.

Compétitions

• Février 2022 – février 2023. Participation à la M6 Financial Forecasting Competition avec Nicklas Werge (équipe AdaGaussMC_STU). Nous sommes focalisés sur le classement Forecasts. 3ème place au 1er trimestre et 5ème place au global.
• Juin 2021. 1ère place à la Competition on building energy consumption forecasting.
• Mars – avril 2021. 1ère place obtenue avec Yannig Goude à la Day-Ahead Electricity Demand Forecasting: Post-COVID Paradigm.