Brevet FR3014613A1 — publié le 20150612

PREDICTION D'UNE CONSOMMATION DE FLUIDE EFFACEE Domaine technique L'objet de la présente invention a trait au domaine de la gestion de la consommation de fluide, et porte plus particulièrement sur la réduction de la consommation de fluide. Un des objectifs de la présente invention est de prédire avec précision à un instant déterminé la quantité de fluide effacée pour une phase d'effacement à venir. La présente invention trouve ainsi de nombreuses applications avantageuses 10 notamment pour les opérateurs énergétiques en leur permettant de gérer de façon optimisée leur production de fluide et d'assurer un équilibre entre l'offre et la demande en fluide, notamment lors de pic de consommation. La présente invention trouve également d'autres applications avantageuses notamment pour les opérateurs d'ajustement en leur permettant de quantifier avec 15 précision la consommation de fluide effacée lors d'une période d'effacement, ceci par exemple afin de contractualiser une offre d'effacement. Par fluide au sens de la présente invention, il faut comprendre ici dans toute la présente description qui suit toute source énergétique, telle que par exemple l'électricité, l'eau, ou encore le gaz ou le fioul, susceptible d'être consommée par un 20 équipement d'une installation (domestique ou industrielle) en vue notamment de son fonctionnement. Etat de la technique Maîtriser la consommation de fluides est devenu un défi quotidien et grandissant, ceci tant pour les particuliers que pour les industriels : les raisons qui 25 incitent à maîtriser cette consommation sont aussi bien d'ordre économique (coûts financiers élevés) que d'ordre écologique (pollution, émission de gaz à effet de serre, gestion des ressources naturelles). Pour maîtriser cette consommation, les opérateurs énergétiques mettent en place depuis plusieurs années des politiques énergétiques performantes visant à réduire 30 la consommation de fluide, notamment pendant les périodes de pic de consommation. Chez les particuliers, ce pic de consommation survient le plus souvent l'hiver entre 18 et 20 heures ; ceci s'explique notamment par les conditions climatiques à cette période de l'année et les usages domestiques classiques. Ce pic de consommation provient notamment de la consommation de fluide appelée pour le chauffage. Il s'agit principalement d'une consommation en énergie électrique. Généralement, ce pic de consommation de fluide énergétique est satisfait par des moyens de production « rapides » qui sont bien souvent polluants : par exemple, pour la production d'énergie électrique, des turbines à combustion sont utilisées. Dans le domaine de l'énergie électrique, on connaît depuis plusieurs dizaines d'années la mise en place d'incitation tarifaire pour réduire la consommation en énergie pendant les pics de consommation. La plupart des fournisseurs d'énergie électrique ont en effet mis en place des tarifs spécifiques pour les heures dites « creuses » et les heures dites « pleines » : le prix de l'électricité est ainsi augmenté sur une tranche horaire déterminée afin de réduire ou de reporter la demande. D'autres solutions sont désormais mises en place pour mieux maîtriser cette consommation ; les opérateurs énergétiques ont en effet une politique accrue dans la Gestion Active de la Demande, également connue sous l'acronyme « GAD » ; cette gestion vise à maîtriser et réduire la consommation en fluide énergétique. Ce type de gestion fonctionne aussi bien sur le marché résidentiel que sur le marché des industriels. Parmi ces solutions, l'une d'entre elles consiste à contrôler directement la charge électrique de certains équipements. Par exemple, certains usages électriques tels que le chauffage peuvent être interrompus volontairement aux heures de forte demande, ceci par exemple pour une durée de deux heures (de préférence entre 18 et 20 heures). Pendant ces heures de réduction de consommation électrique, on dit que le client « s'efface », le client ayant souscrit à un tel service d'effacement (bien souvent en bénéficiant de tarifs préférentiels en contrepartie). Ces moyens de contrôle de la charge ne sont généralement actionnés que quelques jours par an (15 à 20 jours) pendant l'hiver. Ceci permet de réduire de façon significative la consommation en fluide ainsi que la facture finale du consommateur. Il est désormais devenu décisif et stratégique de pouvoir prédire, à l'avance et avec précision, cette quantité de fluide effacée, appelée également « effacement » ; cette quantité de fluide effacée correspond ici à la différence entre la quantité de fluide effectivement consommée et la quantité de fluide qui aurait été consommée si le client ne s'était pas effacé (cette quantité théorique s'appelle également « baseline »). Cette prédiction de la quantité de fluide effacée, ou effacement, est d'autant plus stratégique qu'il est désormais possible de valoriser cet effacement en revendant cette énergie, par exemple à un industriel pour qu'il fasse fonctionner son usine ou à un autre opérateur énergétique (par exemple étranger) : il existe en effet des opérateurs qui s'engagent contractuellement à vendre à un autre opérateur pendant un pic une quantité d'énergie non consommée par exemple toutes les demi-heures sur un intervalle de temps prédéterminé. Ce type de pratique permet à un opérateur de faire face à la demande, ce qui permet de réguler la production de fluide. Prédire à l'avance cette consommation de fluide effacée permet de pouvoir quantifier une quantité de fluide énergétique en vue par exemple d'indiquer cette quantité dans un contrat de vente. Ainsi, dans le contrat, l'opérateur peut s'engager à fournir pendant une période déterminée une quantité de fluide énergétique. On comprend qu'il est donc décisif de pouvoir réaliser une telle prévision avec une grande précision afin de respecter cet engagement contractuel. Le document EP 2 047 577 concerne l'effacement et propose une solution pour réguler la consommation d'énergie. Plus particulièrement, ce document décrit un procédé de gestion et de modulation en temps réel de la consommation électrique d'un ensemble de consommateurs. Dans ce document, pour connaître la consommation en temps réel, le procédé prévoit l'installation d'un boîtier de régulation électrique chez chaque consommateur pour envoyer en mode « push » un relevé périodique des mesures de consommation vers un serveur central qui recueille ces informations et établit une estimation individuelle de la consommation. Cependant, la demanderesse soumet que rien dans ce document ne décrit précisément la méthode utilisée pour réaliser une telle estimation de la consommation de fluide effacée. Selon la demanderesse, il n'existe pas à ce jour dans l'état de la technique de méthode performante pour prédire, à l'avance et avec précision, la consommation de fluide effacée. Résumé et objet de la présente invention La présente invention vise à améliorer la situation décrite ci-dessus. Ainsi, la présente invention propose une approche statistique pour prédire efficacement la consommation de fluide effacée pour une phase d'effacement à venir. Plus particulièrement, l'objet de la présente invention concerne un procédé de prédiction d'une consommation de fluide effacée qui est mis en oeuvre par des moyens informatiques ; le procédé de prédiction comporte tout d'abord une collecte de données de consommation. Avantageusement, les données de consommation comportent des informations relatives à une consommation réelle de fluide d'une pluralité de consommateurs pendant une phase d'apprentissage. Suite à cette collecte, le procédé selon la présente invention comporte une agrégation des données de consommation collectées par groupes. De préférence, cette agrégation par groupes est réalisée notamment en fonction d'une ou plusieurs variables descriptives déterminées ; ce ou ces variables sont associées à chaque consommateur et sont contenues dans les données de consommation. De préférence, ces variables descriptives sont sélectionnées parmi au moins l'une des variables suivantes: la région, le type et la surface de logement, le nombre de personnes pour le logement ou encore le mode de chauffage. Bien évidemment, l'homme du métier comprendra ici que d'autres variables descriptives peuvent également être envisagées dans le cadre de la présente invention. Avantageusement, le procédé selon la présente invention comporte également une détermination, à partir des données de consommation agrégées, d'une courbe de charge globale pour chaque groupe. Cette courbe de charge globale est la courbe relative à la consommation de fluide de chaque groupe pendant la phase d' apprentis sage. Avantageusement, le procédé selon la présente invention comporte un calcul 5 d'un modèle d'extraction d'une courbe de charge, dite courbe de charge chauffage. Cette courbe de charge chauffage est ici la courbe relative à la consommation de fluide pour le chauffage de chacun des groupes. De préférence, le calcul de ce modèle d'extraction est réalisé à partir de chaque courbe de charge globale et de données météorologiques ; de préférence, ces données 10 météorologiques contiennent au moins une information relative aux conditions météorologiques pour chaque groupe pendant la phase d'apprentissage. Avantageusement, le procédé selon la présente invention comporte une prédiction d'une consommation de fluide effacée pour chaque groupe pour une phase d'effacement à venir. 15 Selon la présente invention, cette prédiction est calculée en fonction de chaque courbe de charge chauffage estimée par le modèle d'extraction et d'un historique de données de consommation. Grâce à cette succession d'étapes techniques, caractéristique de la présente invention, il est possible de construire lors d'une phase d'apprentissage un modèle 20 d'extraction d'une courbe de charge chauffage à partir d'une courbe de charge globale, pour ensuite prédire à un instant déterminé, sur la base d'un historique de données de consommation, une consommation de fluide effacée pour une phase d'effacement à venir. Ainsi, selon les résultats obtenus par la demanderesse, la présente invention 25 permet de prédire avec précision une consommation de fluide effacée sur un ensemble de consommateurs ; cette prédiction permet par exemple de gérer à l'avance le plan de production en énergie et/ou de vendre cette énergie non-consommée sur le marché de l'ajustement. Avantageusement, le procédé selon la présente invention comporte, 30 préalablement à l'agrégation des données de consommation, un prétraitement. Au cours de ce prétraitement, une correction des données de consommation pour au moins un consommateur est réalisée lorsque des données de consommation dudit au moins un consommateur sont manquantes. Cette correction permet d'avoir une séquence de données de consommation continue sur la phase d'apprentissage, ce qui permet de minimiser les erreurs lors de la prédiction. Cette correction préalable peut prendre plusieurs formes. Par exemple, lorsque, pour un même consommateur, des données de consommation sont manquantes sur une période inférieure ou égale à une période seuil prédéterminée, alors les données de consommation manquantes sont estimées, lors de la correction, par interpolation avec les autres données de consommation collectées pour ce même consommateur. Par contre, lorsque, pour un même consommateur, des données de consommation sont manquantes sur une période supérieure à une période seuil prédéterminée, alors les données de consommation manquantes sont estimées, lors de la correction, en recherchant dans un historique de données de consommation une séquence de données de consommation minimisant la distance avec les données de consommation collectées. Ces deux approches complémentaires pour corriger les données manquantes sont satisfaisantes : elles minimisent les erreurs de correction. De préférence, la période seuil déterminée est une période de 3 heures. Bien évidemment, l'homme du métier comprend ici que d'autres périodes peuvent également être envisagées dans le cadre de la présente invention. Il est souhaitable que les courbes de charge globale agrégées obtenues avec les données de consommation soient de bonne qualité. Pour ce faire, les données de consommation doivent être synchrones entre elles. Ainsi, selon une variante avantageuse, les données de consommation de fluide comportent une information temporelle relative à l'instant auquel la consommation de fluide par le consommateur a été réalisée. Selon cette variante, le prétraitement comporte avantageusement une synchronisation des données lorsque celles-ci sont désynchronisées. De préférence, cette synchronisation des données de consommation est réalisée par interpolation. Avantageusement, les données météorologiques contiennent une information relative à la température extérieure pour chaque consommateur pendant la phase d' apprentis sage. Afin que ces données météorologiques soient les plus représentatives du groupe, le procédé comporte, pour chaque groupe, le calcul d'une moyenne des températures contenues dans les données météorologiques pondérée par la puissance appelée des consommateurs du groupe. Avantageusement, le calcul du modèle d'extraction comporte une modélisation d'une puissance de consommation appelée pour le chauffage par un même groupe à un instant t, par une régression linéaire de type LASSO réalisée selon la formule suivante: ( 2 Pfl h=23 odh V 7,- Z_a C t-hflhd+hl-Tnt132d5h r h=0 i=25 jaidh i=0 (2) = arg min dans laquelle : - la variable dh correspond au pas demi-horaire dont on cherche à modéliser la puissance à l'instant t avec dh iE[1,48] ; - P, est la puissance globale appelée pour un groupe à un instant t ; ,-)0dh - p est la constante associée au modèle ; dh - h_r i correspondent aux paramètres associés aux variables de températures Tct_h ; 20dh - fl2, correspond au paramètre associé à la température normale ; - 2 est une contrainte de pénalisation ; et _ ijdh _\ ) correspond au vecteur des estimations des paramètres du modèle d'extraction. Avantageusement, la prédiction de la consommation de fluide effacée à un 25 instant t pour un horizon de prévision k est estimée selon la formule suivante : xAdh dans laquelle : - X, représente une matrice de variables explicatives du modèle de prévision ; et _ -2' dh U 1 _\ r ) correspond au vecteur des estimations des paramètres du modèle de prédiction. Il est encore possible d'optimiser le procédé et d'en réduire les coûts. Pour ce faire, préalablement à la collecte de données de consommation, le procédé comporte une stratification des consommateurs au cours de laquelle la variance inter-strates est maximisée et la variance intra-strates est minimisée. De préférence, cette stratification est réalisée notamment sur la base des variables descriptives ci-dessus. Cette stratification permet d'éviter l'installation de dispositif de relève chez chacun des consommateurs. Corrélativement, l'objet de la présente invention porte sur un programme d'ordinateur qui comporte des instructions adaptées pour l'exécution des étapes du procédé tel que décrit ci-dessus, ceci notamment lorsque ledit programme d'ordinateur est exécuté par un ordinateur ou au moins un processeur. Un tel programme d'ordinateur peut utiliser n'importe quel langage de programmation, et être sous la forme d'un code source, d'un code objet, ou d'un code intermédiaire entre un code source et un code objet, tel que dans une forme partiellement compilée, ou dans n'importe quelle autre forme souhaitable. De même, l'objet de la présente invention porte sur un support d'enregistrement lisible par un ordinateur ou un processeur et sur lequel est enregistré un programme d'ordinateur comprenant des instructions pour l'exécution des étapes du procédé tel que décrit ci-dessus. D'une part, le support d'enregistrement peut être n'importe quel entité ou dispositif capable de stocker le programme. Par exemple, le support peut comporter un moyen de stockage, tel qu'une mémoire ROM, par exemple un CD-ROM ou une mémoire ROM de type circuit microélectronique, ou encore un moyen d'enregistrement magnétique, par exemple une disquette de type «floppy disc » ou un disque dur. D'autre part, ce support d'enregistrement peut également être un support transmissible tel qu'un signal électrique ou optique, un tel signal pouvant être acheminé via un câble électrique ou optique, par radio classique ou hertzienne ou par faisceau laser autodirigé ou par d'autres moyens. Le programme d'ordinateur selon l'invention peut être en particulier téléchargé sur un réseau de type Internet. Alternativement, le support d'enregistrement peut être un circuit intégré dans lequel le programme d'ordinateur est incorporé, le circuit intégré étant adapté pour exécuter ou pour être utilisé dans l'exécution du procédé en question. L'objet de la présente porte également sur un système informatique de prédiction d'une consommation de fluide effacée. Plus particulièrement, le système informatique comporte : - un module de collecte configuré pour collecter des données de consommation comportant des informations relatives à une consommation réelle de fluide d'une pluralité de consommateurs pendant une phase d'apprentissage, - un circuit de traitement configuré pour agréger les données de consommation collectées par groupes en fonction d'au moins une variable descriptive déterminée associée à chaque consommateur et contenue dans les données de consommation, - un processeur configuré pour déterminer à partir des données de consommation agrégées une courbe de charge globale pour chaque groupe, - un calculateur configuré pour calculer un modèle d'extraction d'une courbe de charge, dite chauffage, relative à la consommation globale de fluide pour le chauffage de chacun des groupes à partir de chaque courbe de charge globale et de données météorologiques contenant au moins une information relative aux conditions météorologiques pour chaque groupe pendant ladite phase d'apprentissage, et - un prédicteur configuré pour calculer une prédiction d'une consommation de fluide effacée pour chaque groupe pendant une phase d'effacement à venir en fonction de chaque courbe de charge chauffage estimée par le modèle d'extraction et d'un historique de données de consommation. Avantageusement, le système informatique selon la présente invention 30 comporte également des moyens informatiques qui sont spécifiquement configurés pour la mise en oeuvre des étapes du procédé tel que décrit ci-dessus. Ainsi, par ses différents aspects fonctionnels et structurels décrits ci-dessus, la présente invention permet de prédire à l'avance et avec précision la quantité de consommation de fluide effacée lors d'une phase d'effacement. Brève description des figures annexées D'autres caractéristiques et avantages de la présente invention ressortiront de la description ci-dessous, en référence aux figures 1 et 5 annexées qui en illustrent un exemple de réalisation dépourvu de tout caractère limitatif et sur lesquelles : - la figure 1 représente une vue schématique d'un système informatique conforme à un exemple de réalisation de la présente invention ; - la figure 2 représente un graphique illustrant l'évolution de la puissance consommée en fonction de la température extérieure ; - la figure 3 représente un graphique illustrant l'évolution de la température, d'une courbe chauffage et d'une courbe de charge globale en fonction du temps : - la figure 4 représente un graphique illustrant la comparaison entre la puissance effacée réelle et la prévision d'une puissance effacée ; et - la figure 5 représente un organigramme illustrant le procédé d'apprentissage à distance selon un exemple de réalisation avantageux de la présente invention. Description détaillée d'un mode de réalisation de l'invention Un procédé de prédiction d'une consommation de fluide effacée, selon un mode de réalisation avantageux, ainsi que le système informatique associé vont maintenant être décrits dans ce qui suit en faisant référence conjointement aux figures 1 à 5. Le mécanisme de l'effacement a déjà été décrit précédemment. Il a notamment été mentionné qu'afin qu'une puissance effacée soit prise en 25 compte dans le plan de production d'un opérateur énergétique ou vendue sur le marché d'ajustement, il est souhaitable de prévoir le plus précisément possible cet effacement, cet effacement correspondant à une quantité de fluide énergétique non consommé. Dans le secteur résidentiel, le gisement d'effacement le plus important concerne le chauffage électrique ; l'exemple décrit ici porte donc sur la consommation 30 électrique liée au fonctionnement du ou des chauffages électriques pour un foyer, encore appelé consommateur. L'homme du métier comprendra ici que l'application de la présente invention à d'autres fluides et/ou d'autres types de consommation peut être envisagée. Comme le chauffage des clients est piloté en ON/OFF, pour prévoir l'effacement, il est nécessaire de prendre en considération l'historique de la courbe de charge de l'usage effacé (le chauffage). Classiquement, pour prédire cet effacement, il est nécessaire de collecter la courbe chauffage de chaque client, traiter puis agréger l'ensemble de ces courbes et enfin prévoir à un horizon déterminé la puissance appelée de chauffage pour déterminer le potentiel d'effacement à cet horizon. Cette approche coûte cher. Elle nécessite en effet d'instrumenter le système de chauffage électrique de chaque foyer, ce qui implique le déploiement d'un matériel spécifique et l'intervention d'un électricien spécialisé. Par ailleurs, cette approche nécessite un système informatique très évolué pour traiter l'ensemble de la chaine d'acquisition des données dans un délai raisonnable. En d'autres termes, prévoir cet effacement coûte cher. La présente invention remédie à ces problèmes et propose une solution alternative performante qui permet une économie de matériel, de frais d'installation et d'informatique. Un des objectifs de la présente invention est de diminuer le coût moyen de la solution par client. Ainsi, dans l'exemple décrit ici, et comme illustré en figure 1, le système informatique 100 selon la présente invention comporte un module de collecte 10 qui est configuré pour collecter lors d'une étape de collecte S1 des données de consommation D CONS' ic[1,n] qui sont envoyés par les dispositifs de relève DR1, DR' associés à chaque compteur électrique installé chez chaque consommateur CONS' ic[1,n]. Dans l'exemple décrit ici, ces données D CONS' ic[1,n] comportent notamment des informations relatives à une consommation réelle en électricité d'une pluralité de consommateurs CONS, ic[1,n] pendant une phase d'apprentissage J. Dans l'exemple décrit ici, chacune de ces données comportent également une information temporelle relative à l'instant auquel la consommation en électricité par le consommateur a été réalisée. On parle d'horodatage. Dans l'exemple décrit ici, cette collecte S1 est réalisée avec un pas de collecte 5 de 30 minutes, ce qui correspond à un pas demi-horaire. Bien évidemment, l'homme du métier comprendra ici qu'il est possible de prévoir une collecte des données avec un autre pas de collecte, par exemple un pas de 20, 15 ou encore 10 minutes. Le pas de 30 minutes permet d'obtenir des résultats de bonne qualité, ce pas correspondant au pas officiel du mécanisme d'ajustement. 10 Suite à cette collecte S 1, les données de consommation peuvent subir un prétraitement S2 pour en améliorer l'exploitation qui va suivre. Dans l'exemple décrit ici, ce prétraitement comporte d'une part une synchronisation S2_1 des données de consommation D CONS, lorsque celles-ci sont désynchronisées. 15 Dans l'exemple décrit ici, en effet, il est souhaitable que les données de consommation D CONS, soient synchronisées et arrivent de préférence toutes les 30 minutes à partir de minuit. Dans l'exemple décrit ici, si les données de consommation D CONS, sont désynchronisées de moins de 1 minute, on modifie seulement l'horodatage de ces 20 données. Par exemple, une donnée de consommation D CONS, pour un consommateur i présentant un horodatage correspondant à « 00h10m3Os » est ramené à « 00h10m0Os » après synchronisation. Si alternativement les données de consommation D CONS, sont 25 désynchronisées de plus de 1 minute, on interpole alors les données pour recaler l'horodatage. Dans l'exemple décrit ici, une fois synchronisées, les données peuvent être corrigées si nécessaire. Ainsi, le prétraitement comporte d'autre part une correction S2 2 des données. Plus particulièrement, lorsque des données de consommation D CONS, d'au moins un consommateur CONS, sont manquantes, alors ces données sont corrigées ou plutôt complétées. Dans l'exemple décrit ici, lorsque, pour un même consommateur CONS' des données de consommation D CONS, sont manquantes sur une période inférieure ou égale à une période seuil égale à par exemple 3 heures, alors les données de consommation manquantes sont estimées par interpolation avec les autres données de consommation collectées pour ce même consommateur. En d'autres termes, lorsqu'une séquence de données manquantes est inférieure à 3 heures, alors on interpole les données de consommation manquantes avec les autres données de consommation collectées. Dans l'exemple décrit ici, si par contre la séquence de données manquantes est supérieure à 3 heures, alors les données de consommation manquantes sont estimées en recherchant dans un historique de données de consommation une séquence de données minimisant la distance avec les données de consommation collectées. En d'autres termes, dans l'exemple décrit ici, si cette séquence de données manquantes est supérieure à 3 heures (et inférieure à 24 heures), on réalise une copie de forme. On transforme la suite de données en courbe de puissances. On découpe ensuite la courbe par jour. Dans cet exemple, si la courbe originale comprend 200 jours, il en résulte 200 courbes. Pour corriger la séquence manquante d'une courbe journalière, on cherche parmi les jours sans valeurs manquantes la courbe dont la distance est minimale sur les pas de temps non manquants avec la courbe comportant une séquence manquante. On copie les puissances de la courbe sélectionnée sur les points manquants recalé sur l'énergie des points non manquants. Ainsi, grâce à ces différents prétraitements réalisés par un circuit de prétraitement 60 configuré à cet effet, on dispose d'une séquence de données de consommation complète. Une fois ces prétraitements réalisés, les données de consommation D CONS, sont agrégées par groupes, G3, jE[1,m]. Ici, on prend l'exemple de m groupes, où m est strictement inférieur ou égal à n. Cette agrégation S3 est réalisée par un circuit de traitement 20 en fonction d'une pluralité de variables descriptives déterminées associées à chaque consommateur CONS. Cette variable peut être initialement contenue dans les données de consommation D CONS,. Dans l'exemple décrit ici, ces variables descriptives comprennent des informations relatives par exemple à la région, le type de logement, le moyen de chauffage, le nombre de personne par logement, etc. Ces variables descriptives peuvent également être récupérées lors d'un sondage réalisé préalablement, et être stockées dans une base de données du système 100 (non représentée ici). L'homme du métier comprendra donc ici que cette agrégation des données de consommations est réalisée selon la manière dont l'opérateur souhaite gérer son portefeuille de clients. Suite à cette agrégation S3, on calcule, lors d'une étape de détermination S4, la courbe de charge globale moyenne Cgi pour chaque groupe G à partir des données de consommation relatives aux consommateurs appartenant audit groupe. A chaque 20 groupe G correspond donc une courbe de charge globale moyenne Cgi. Il est possible que ces données de consommations soient biaisées, ceci est notamment le cas lorsque par exemple la période d'apprentissage comporte une ou plusieurs période d'effacement. Dans ce cas, les effacements passés et les reports de charge associés (également 25 connus sous le terme « rebond ») peuvent biaiser l'historique de la courbe de charge globale. Ceci peut venir modifier la courbe de charge de chauffage extraite et altérer la prévision du potentiel de puissance effaçable. Il peut donc être nécessaire de corriger le biais des variables résultant de l'effacement et du report de charge. Pour cela, il est prévu optionnellement d'estimer la 30 « baseline » pendant l'effacement et ce jusqu'à 3 heures après l'effacement. Ceci est possible, notamment grâce à l'implémentation du procédé d'estimation décrit dans la demande de brevet FR 13 54694 appartenant à la demanderesse. Ainsi, grâce à l'application de ce procédé d'estimation, les puissances biaisées de l'historique de données vont être remplacées par celles de la « baseline ». Ensuite, dans l'exemple décrit ici, des données météorologiques D METJ sont récupérées, par exemple via le module de collecte 10 ou par d'autres moyens. Ces données contiennent des informations relatives aux conditions météorologiques pour chaque groupe Gj pendant ladite phase d'apprentissage J. Plus particulièrement, selon une variante, ces données météorologiques sont récupérées des stations météo SMi à SMJ directement par les dispositifs de relève DRi à DR'. Dans l'exemple décrit ici et illustré en figure 1, les dispositifs de relève DRi, DR2 et DR3 associés respectivement aux consommateurs CONS 1, CONS2, et CONS3 récupèrent de la station météo SMi la donnée météorologique D METi contenant une 15 information telle que par exemple la température extérieure Tel. De la même façon, dans l'exemple décrit ici, les dispositifs de relève et DR' associés respectivement aux consommateurs CONS'_i et CONS' récupèrent de la station météo SM., la donnée météorologique D MET., contenant une information telle que par exemple la température extérieure Tem. 20 Il s'agit bien évidemment d'un exemple parmi d'autres exemples. Alternativement, ces données, provenant de stations météo SMi à SM., associées à chaque consommateur ou chaque groupe de consommateurs, peuvent être récupérées directement par le module de collecte 10. Dans ce cas, les stations météos sont géolocalisées tout comme les consommateurs ; ainsi, pour faire l'association entre 25 le consommateur et la donnée météorologique, on recherche la station météo disponible la plus proche d'un consommateur. Pour chaque groupe, une moyenne des courbes des stations météo pondérée par la puissance appelée des clients appartenant au groupe est calculée afin que la donnée météo soit représentative du groupe. 30 Une courbe de charge globale Cgj pour chaque groupe G est ensuite déterminée par un processeur 30 du système 100, lors d'une étape de détermination S4. Cette courbe de charge globale Cgj représente la consommation en électricité de chaque groupe Gj pendant la phase d'apprentissage. Dans l'exemple décrit ici, la présente invention cherche à extraire la courbe de charge Ccj, dite chauffage, relative à la consommation en électricité pour le chauffage 5 de chacun des groupes G, à partir de chaque courbe de charge globale Cgj et des données météorologiques D METJ ; j est ici un entier positif compris entre 1 et m. Cette extraction exige de modéliser au mieux l'impact de la température sur le niveau de la courbe de charge globale à chaque instant. Ceci est réalisé par un calculateur 40 lors d'une étape de calcul S5 au cours de laquelle est calculé un modèle 10 d'extraction. Pour bien extraire cette courbe de charge chauffage, il a été observé les fonctionnements suivants : La variation de la courbe de charge liée au chauffage dépend de la température extérieure. Cependant, l'inertie des bâtiments fait que ce n'est pas la température 15 extérieure brute instantanée qui impacte le niveau de la courbe de charge, mais l'ensemble des températures extérieures passées. En effet, une température extérieure à un instant déterminé met un certain laps de temps à « entrer » dans le bâtiment. De plus, une fois entrée, cette température extérieure impacte la courbe de 20 charge pendant une certaine période ; l'impact de la température extérieure sur cette courbe réduit ensuite au fur et à mesure. Il a également été observé par la demanderesse qu'il existe un lien substantiel entre la température extérieure et la puissance appelée. Ce lien est linéaire lorsque la température est inférieure à une température seuil. 25 Lorsque la température extérieure est élevée alors les consommateurs n'utilisent pas ou peu leur chauffage et la température extérieure n'a plus d'impact sur la courbe de charge globale. La puissance appelée de chauffage est donc une combinaison linéaire des températures passées si celles-ci sont en-dessous de la température seuil Ts. 30 Ce phénomène est illustré sur la figure 2. Par ailleurs, les consommateurs n'utilisent pas de la même façon leur chauffage dans le temps : par exemple, certains consommateurs n'utilisent pas leur chauffage lorsqu'ils sont absents ou qu'ils dorment. De plus, les apports externes (comme le soleil) sont différents selon l'heure de la journée. Par conséquent, il s'agit d'avoir un modèle par pas de temps par jour. Si la courbe de charge est relevée toutes les demi-heures alors il faut construire 48 modèles d'extraction : un modèle pour chaque pas de temps. Il a par ailleurs été relevé que certains usages ne dépendent pas de la 10 température comme l'éclairage mais sont tout de même corrélés à la température extérieure. Pour éviter qu'ils soient pris en compte dans l'extraction de la courbe chauffage, la variable de température normale doit être introduite afin de modéliser les usages dits « saisonniers ». 15 En outre, pour refléter l'inertie des bâtiments, on utilise à la place des températures brutes des températures lissées. Or, si le portefeuille de consommateurs fluctue en termes de périmètre ou si certains consommateurs engagent des travaux dans leur maison, le lissage de température n'est plus adapté. 20 La présente invention prévoit donc une adaptation automatique des changements de périmètre. Le concept sous-jacent consiste ici à estimer l'impact de chaque température horaire des dernières 48 heures sur la puissance appelée du logement à un instant déterminé lorsque ces températures sont en deçà de la température seuil de chauffage. 25 Les températures retardées étant nombreuses et fortement corrélées entre elles, le modèle d'extraction est basé sur un critère dit de LASSO. L'avantage de la régression LASSO est de pouvoir prendre en compte dans le modèle de nombreuses variables avec une certaine corrélation entre elles, ce qui n'est pas possible avec une régression linéaire classique (l'estimation des paramètres devient 30 instable). De plus, la sélection de variables d'une régression linéaire est un processus discret, la variable est soit retenue soit éliminée. La régression LASSO est une sélection plus continue et permet de garder plus d'information. Dans l'exemple décrit ici, il est donc souhaitable de déterminer la température seuil mentionnée ci-dessous et illustrée en figure 2. Pour chaque pas de temps et pour chaque retard de température, cette température est calculée. L'homme du métier comprendra ici que cette température seuil est la température en dessous de laquelle, le chauffage électrique est démarré. Comme illustré sur la figure 2, l'impact de la température sur la consommation électrique n'est significatif qu'en dessous d'une certaine température, qui est cette température seuil. Pour détecter cette température pour une variable retardée de la température, la présente invention prévoit de régresser la puissance appelée à un instant t sur la température dans une base B-splines de degré 1 avec un noeud intérieur (correspondant à la température seuil). Dans cet exemple, on fait fluctuer la position du noeud et on choisit comme optimum, la position du noeud minimisant l'erreur moyenne quadratique de la régression. La fonction à minimiser est donc l'erreur quadratique moyenne de la régression B-splines de la puissance appelée sur la température selon la position du noeud intérieur de la base B-Splines. Dans l'exemple décrit ici, pour optimiser cette fonction, on utilise la méthode de Nelder-Mead. Le formalisme mathématique pour estimer cette température est le suivant : Tst_h argmin{11Pt - B(Tbt-heli2} T s t-h, le Où - Pt est la puissance appelée à un instant t, - Tst_h la température seuil à t-h optimisant le MSE de la régression entre la puissance appelée à l'instant t et la température brute retardéeTbt_h, - B(Tbt_h) la variable température brute retardée de h heures dans la base B- Splines, - le le vecteur de paramètres de la régression, - t E (0, T) index de l'historique de données. Une fois la température seuil trouvée, on transforme la variable température brute en température « seuillée » ainsi : {Tbt_h - Tst_h, Tbt_h Pour extraire la courbe de charge chauffage au pas demi-horaire, on applique le modèle exposé ci-dessus en ne gardant que les variables Tct_up et leurs paramètres associés : Pc = P k' dh fldh25Tn NO Où - /3c, est une estimation de la puissance appelée de chauffage à l'instant t pour la demi-heure type dh. Il est ainsi possible de reconstituer la courbe de charge chauffage Ccj à partir de la courbe de charge globale Cgj (voir figure 3). Ainsi, grâce à cette modélisation, il est possible de calculer une estimation de la courbe de charge chauffage Ccj à partir d'un historique HIST de données de consommation et de données météorologiques. Cet historique est ensuite utiliser comme historique d'apprentissage pour mettre au point le modèle de prévision de la puissance effaçable. La courbe de charge de la puissance effaçable est dans l'exemple décrit ici la courbe de charge Ccj relative au chauffage puisqu'il est l'unique usage que l'on pilote. Ainsi, prévoir la courbe de charge de la puissance effaçable revient à prévoir la courbe de charge de la puissance appelée de chauffage. Précédemment, la courbe de charge chauffage Ccj a été extraite à partir de la courbe de charge globale Cg. Corrélativement, il est possible ici d'extraire la courbe de charge chauffage sur l'historique de données. Ceci est rendu possible par un prédicteur 50 qui est configuré pour calculer une prédiction d'une consommation électrique effacée pour un effacement à venir lors d'une étape de prédiction S6. Ainsi, dans l'exemple décrit ici, l'estimation de la courbe de charge du chauffage sur l'historique de données est utilisée comme historique d'apprentissage pour établir un modèle de prévision de la courbe de charge de chauffage. Dans l'exemple décrit ici, les variables retenues dans cette modélisation sont les suivantes : - Les puissances demi-horaires des 48 dernières demi-heures disponibles. - La puissance demi-horaire de la même demi-heure type 7 jours avant. - Les 8 dernières températures tri-horaires seuillées à partir de l'instant que l'on cherche à prévoir. - Les indicatrices du type de jour de semaine (Samedi, Dimanche, Lundi,..., Fériés). - La température normale à l'instant que l'on cherche à prévoir. Comme précédemment pour l'extraction de la courbe de charge chauffage, la réaction de la puissance appelée à la température diffère d'une demi-heure à l'autre. En conséquence, la prévision dépend de la demi-heure type de l'instant t+k que l'on souhaite prévoir. Il convient donc d'établir pour un pas demi-horaire 48 modèles de prévision. Le formalisme mathématique du modèle de prévision est le suivant : Pct+k = f dh Pc Tc Tc L ,.L. Tn )+ (PCt,"', t-47 +k-336 t+k - - - t +k-45 Vundi f - - 1C11M anche t+k où - Pc,±k est une estimation de la puissance à prévoir en t+k où t est l'instant où l'on fait la prévision et k l'horizon de prévision - fclh est la fonction de lien entre la variable à prévoir et les variables explicatives du modèle de prévision, avec dh la demi-heure type de l'instant t+k que l'on cherche à prévoir. Comme mentionné plus haut, il existe plusieurs méthodes pour résoudre ce problème. On choisit une modélisation LASSO ; le prédicteur 50 est ainsi configuré pour mettre en oeuvre l'algorithme mathématique suivant: (-i dh (r) . arg min 2 +2 - X, S2PC t+k çdh 1j où - dh correspond à la « demi-heure type » dont on cherche à modéliser la puissance à l'instant t avec dh E [[1,48]] - Pc,±k est le gisement d'effacement que l'on souhaite prévoir à l'instant t+k - X, représente la matrice des variables explicatives du modèle de prévision où chacune des colonnes correspond à chacune des variables préalablement listées ci-dessus - r la contrainte de pénalisation - çdh le vecteur des paramètres du modèle - Î2dh le vecteur des estimations des paramètres du modèle Pour estimer les paramètres du modèle, il faut choisir r la contrainte de pénalisation. Cette contrainte de pénalisation est sélectionnée par validation croisée avec K=10. Une fois ce paramètre fixé, les paramètres du modèle sont estimés sur l'ensemble des données disponibles. Une fois le modèle estimé, la formule implémentée sur le prédicteur 50 est la suivante à un instant t pour obtenir la puissance effaçable prévue à un horizon k: j3Ct+k = x t2dh Les résultats comparatifs illustrés en figure 4 sont satisfaisants ; cette figure montre en effet que la distance entre l'effacement réel et la prédiction de l'effacement obtenue par le modèle est minime et permet d'avoir une bonne précision. Il est possible d'améliorer le procédé décrit ci-dessus et de le rendre encore moins couteux en procédant par sondage. On parle ici de sondage stratifié. Ainsi, au lieu de se rendre chez tous les consommateurs pour installer un dispositif permettant de relever les données de consommation, la solution proposée est de procéder par sondage. Dans l'exemple décrit ici, les dispositifs de relève ne sont installés que chez 5 certains consommateurs et non chez l'ensemble des consommateurs du portefeuille d'effacement. Sur ce portefeuille, des variables descriptives permettent d'expliquer la consommation de chauffage et par conséquent l'effacement. Ainsi, pour chaque consommateur, l'opérateur énergétique détient des 10 informations sur le type de logement, la surface du logement, l'année de construction du logement, la station météo la plus proche du lieu d'habitation du client, la présence régulière d'une personne en journée, le nombre de personnes du logement. A partir de ces variables apportant une information auxiliaire sur la variable d'intérêt (la puissance appelée de chauffage à un instant t), la collecte des données se 15 fait par sondage stratifié. Les strates sont constituées de consommateurs dits homogènes. En d'autres termes, les consommateurs d'une même strate doivent être le plus homogène possible. Il est donc ici prévu de maximiser la variance inter-strates et de minimiser la variance intra- strates. 20 Plus le nombre de strates est important, meilleure est la précision de l' estimateur. Dans l'exemple décrit ici, il est prévu de conserver un nombre raisonnable de strates afin d'avoir au moins 2 clients par strates, ce qui permet d'estimer avec précision la dispersion au sein de la strate et in fine de calculer la précision de la 25 variable d'intérêt. Une fois les strates définies par croisement de modalités par variable, la collecte des données de consommation dans chaque strate se fait par un sondage aléatoire simple sans remise. Cette stratification SO permet de réduire significativement le coût global du 30 procédé. Ainsi, la présente invention permet d'intégrer en amont un gisement d'effacement pour l'intégrer dans un plan de production énergétique. Ceci permet par exemple à un fournisseur de prévoir à court-terme la quantité d'énergie effaçable sur un ensemble de clients (encore appelée gisement d'effacement). Comme mentionné ci-dessus, dans le domaine résidentiel, le gisement d'effacement est expliqué par différentes variables explicatives qui sont notamment le rythme de vie, le type des logements, la température extérieure. Cette température extérieure est la variable la plus significative, notamment vis-à-vis de la consommation pour le chauffage électrique. La présente invention propose une approche mathématique et statistique pour prendre en compte l'ensemble de ces paramètres et être en mesure de prédire avec une bonne précision ce gisement. Il devra être observé que cette description détaillée porte sur un exemple de réalisation particulier de la présente invention, mais qu'en aucun cas cette description ne revêt un quelconque caractère limitatif à l'objet de l'invention ; bien au contraire, elle a pour objectif d'ôter toute éventuelle imprécision ou toute mauvaise interprétation des revendications qui suivent. REVENDICATIONS1. Procédé de prédiction d'une consommation de fluide effacée, mis en oeuvre par des moyens informatiques, comportant les étapes suivantes : - une collecte (51) de données de consommation (D CONS' iE[1,n]) comportant des informations relatives à une consommation réelle de fluide d'une pluralité de consommateurs (CONS, iE[1,n]) pendant une phase d'apprentissage (J), - une agrégation (S3) des données de consommation collectées (D CONS,) par groupes (Gj, jE[1,m], m étant strictement inférieur ou égal à n) en fonction d'au moins une variable descriptive déterminée associée à chaque consommateur (CONS,) et contenue dans les données de consommation (D CONS,), - une détermination (S4) à partir des données de consommation agrégées (D CONS' iE[1,n]) d'une courbe de charge (Cgj) globale pour chaque groupe (G) relative à la consommation de fluide de chaque groupe (Gi) pendant la phase d'apprentissage (J), - un calcul (S5) d'un modèle d'extraction d'une courbe de charge (Cci), dite chauffage, relative à la consommation de fluide pour le chauffage de chacun des groupes (G) à partir de chaque courbe de charge globale (CO et de données météorologiques (D METJ) contenant au moins une information relative aux conditions météorologiques pour chaque groupe (G) pendant ladite phase d'apprentissage (J), et - une prédiction (S6) d'une consommation de fluide effacée pour chaque groupe (G) pour une phase d'effacement à venir (J+1) en fonction de chaque courbe de charge chauffage (Cci) estimée par le modèle d'extraction et d'un historique (HIST) de données de consommation. 2. Procédé selon la revendication 1 comportant, préalablement à l'agrégation (S3) des données de consommation (D CONS,), un prétraitement (S2) au cours duquel une correction (S2 2) des données de consommation (D CONS,) pour au moinsun consommateur (CONS,) est réalisée lorsque des données de consommation (D CONS,) dudit au moins un consommateur (CONS) sont manquantes. 3. Procédé selon la revendication 2, dans lequel, lorsque, pour un même consommateur (CONS,), des données de consommation (D CONS,) sont manquantes sur une période inférieure ou égale à une période seuil prédéterminée, alors les données de consommation manquantes (D CONS,) sont estimées, lors de la correction (S2 2), par interpolation avec les autres données de consommation collectées (D CONS,) pour ce même consommateur (CONS,). 4. Procédé selon la revendication 2 ou 3, dans lequel, lorsque, pour un même consommateur (CONS,), des données de consommation (D CONS,) sont manquantes sur une période supérieure à une période seuil prédéterminée, alors les données de consommation manquantes (D CONS,) sont estimées, lors de la correction (S2 2), en recherchant dans un historique de données de consommation une séquence de données de consommation minimisant la distance avec les données de consommation collectées (D CONS,). 5. Procédé selon l'une quelconque des revendications 2 à 4, dans lequel la période seuil déterminée est une période de 3 heures. 6. Procédé selon l'une quelconque des revendications 2 à 5, dans lequel les données de consommation de fluide (D CONS,) comportent une information temporelle relative à l'instant auquel la consommation de fluide par le consommateur (CONS,) a été réalisée, et dans lequel le prétraitement (S2) comporte une synchronisation (S2 1) desdites données lorsque celles-ci sont désynchronisées. 7. Procédé selon la revendication 6, dans lequel la synchronisation (S2 1) des données de consommation (D CONS,) est réalisée par interpolation. 8. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel les données météorologiques (D METJ) contiennent une information relative à la température extérieure pour chaque consommateur (CONS,) pendant la phase d'apprentissage (J), et dans lequel pour chaque groupe (q) est calculé une moyenne des températures contenues dans les données météorologiques (D METJ) pondérée par la puissance appelée des consommateurs (CONS,) dudit groupe (q). 9. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel ladite au moins une variable descriptive est sélectionnée parmi au moins l'une des variables suivantes: la région, le type et la surface de logement, le nombre de personnes pour le logement ou encore le mode de chauffage. 10. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel le calcul (S5) du modèle d'extraction comporte une modélisation d'une puissance de consommation appelée pour le chauffage par un même groupe à un instant t, par une régression linéaire de type LASSO réalisée selon la formule suivante: ( 2 + h=23 f i=25 Pflod h ja.dh thjah±i i=0 -Tn dh tja 25 idh arg min h=0 1 dans laquelle : - la variable dh correspond au pas demi-horaire dont on cherche à modéliser la puissance à l'instant t avec dh iE[1,48] ; - P, est la puissance globale appelée pour un groupe à un instant t ; fo dh est la constante associée au modèle ; dh - ih+g, correspondent aux paramètres associés aux variables de températures Tct_h ; /- 3dh 25 correspond au paramètre associé à la température normale ; 25 - 2 est une contrainte de pénalisation ; et _ ijdh _\ ) correspond au vecteur des estimations des paramètres du modèle d'extraction. 11. Procédé selon la revendication 10, dans lequel la prédiction (S6) de la consommation de fluide effacée à un instant t pour un horizon de prévision k est estimée selon la formule suivante : xA" dans laquelle : - X, représente une matrice de variables explicatives du modèle de prévision ; et dh 1 _\ ) correspond au vecteur des estimations des paramètres du modèle de prédiction. 12. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, comportant, préalablement à la collecte de données de consommation (D CONS,), une stratification (SO) des consommateurs (CONS) au cours de laquelle la variance inter-strates est maximisée et la variance intra-strates est minimisée. 13. Programme d'ordinateur comportant des instructions adaptées pour l'exécution des étapes du procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 12 lorsque ledit programme d'ordinateur est exécuté par au moins un processeur. 14. Support d'enregistrement lisible par un ordinateur sur lequel est enregistré un programme d'ordinateur comprenant des instructions pour l'exécution des étapes du procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 12. 15. Système informatique (100) de prédiction d'une consommation de fluide effacée comportant: - un module de collecte (10) configuré pour collecter de données de consommation (D CONS' iE[1,n]) comportant des informations relatives à une consommation réelle de fluide d'une pluralité de consommateurs (CONS, iE[1,n]) pendant une phase d'apprentissage (J),- un circuit de traitement (20) configuré pour agréger les données de consommation collectées (D CONS,) par groupes (G,, jE[1,m], m étant strictement inférieur ou égal à n) en fonction d'au moins une variable descriptive déterminée associée à chaque consommateur (CONS,) et contenue dans les données de consommation (D CONS,), - un processeur (30) configuré pour déterminer à partir des données de consommation agrégées (D CONS,) une courbe de charge globale (Cg,) pour chaque groupe (q), - un calculateur (40) configuré pour calculer un modèle d'extraction d'une courbe de charge (Cc,), dite chauffage, relative à la consommation globale de fluide pour le chauffage de chacun des groupes (G,) à partir de chaque courbe de charge globale (Cg,) et de données météorologiques (D MET,) contenant au moins une information relative aux conditions météorologiques pour chaque groupe (G,) pendant ladite phase d'apprentissage (J), et - une prédicteur (50) configuré pour calculer une prédiction d'une consommation de fluide effacée pour chaque groupe (q) pendant une phase d'effacement à venir (J+1) en fonction de chaque courbe de charge chauffage estimée par le modèle d'extraction et d'un historique (HIST) de données de consommation. 16. Système selon la revendication 15, comportant des moyens informatiques configurés pour la mise en oeuvre des étapes techniques du procédé selon l'une quelconque des revendications 2 à 12.