Brevet FR3054703A1 — publié le 20180202

Procédé de prédiction de demande de consommation, utilisant un modèle de prédiction perfectionné L'invention concerne la gestion d'un réseau de distribution d'énergie électrique, par estimation de la demande d'énergie par des consommateurs, notamment dans le but de prévoir l'effacement de consommateurs ciblés (revenant à leur imposer une consommation maximale, limitée à un seuil) en cas de pic de demande. Plus particulièrement, on cherche à prévoir la puissance effaçable d'une journée J+1 à J+X sur un portefeuille de consommateurs (appelés « clients » ci-après) ayant souscrit à une puissance supérieure à un seuil donné (par exemple 250 kW) (typiquement à un tarif avec une incitation tarifaire à un effacement volontaire). Cette prévision est ensuite transmise à une entité informatique d'optimisation du fournisseur d'énergie afin notamment d'optimiser la production électrique issue de ses différentes sources de production (par exemple nucléaire, hydraulique, photovoltaïque et/ou énergie fossile avec groupe électrogène). Il existe peu de publications dans l'état de l'art relativement à la prévision d'effacement en tant que telle, même si plusieurs techniques de prévision de consommation électrique sont présentées dans l'état de l'art. Ces techniques de prévision de consommation mettent en avant des solutions où un seul modèle est généralement utilisé et l'apprentissage du modèle est effectué sur des historiques de données assez longs. De plus, une fois l'apprentissage effectué, les paramètres sont programmés en dur (de façon définitive) dans un système informatique de prévision de consommation / prise de décision d'effacement. Ce sont donc toujours les mêmes variables (ou retards de variables) qui sont utilisées pour réaliser la prédiction, et la fonction dite « fonction de lien » entre les paramètres surveillés et la prévision de consommation est toujours fixée. 3054703 2 Habituellement, la fonction de lien entre les variables explicatives et la variable à prédire est fixée, et ce même si les paramètres sont mis à jours au cours du temps. Par exemple dans un modèle de prévision d'effacement, par faute de temps, il n'est pas toujours possible d'avoir accès aux dernières observations. Le retard des variables est 5 donc fixé de manière « pessimiste » pour être sûr d'avoir la donnée juste nécessaire à la prévision. Ces variables sont choisies généralement de manière à s'assurer de disposer de leur valeur courante au moment où le fournisseur souhaite réaliser la prédiction de 10 consommation. Le paramétrage de ce modèle est de préférence pessimiste, comme indiqué, car il est pris généralement une marge de sécurité. Lorsque la fonction de lien est fixée, une donnée qui ne peut être disponible que par intermittence (de temps en temps), mais pas systématiquement, est ignorée. 15 Or, cette donnée peut être plus récente que des données de paramètres retenus et, de ce fait, apporterait une information plus pertinente que les données de paramètres retenus. Par ailleurs, le fournisseur n'est jamais à l'abri d'un problème informatique, notamment pour la récupération des données de paramètres retenus, et qui pourrait empêcher le modèle de fonctionner efficacement. 20 La présente invention vient améliorer la situation. Elle propose à cet effet un procédé mis en oeuvre par des moyens informatiques, de gestion d'un réseau de distribution d'énergie électrique, le procédé comportant une 25 estimation de demande en énergie par des consommateurs, l'estimation de demande comportant les étapes : a) prévoir au moins un modèle basé sur une fonction de lien entre au moins un paramètre d'entrée du modèle et au moins un paramètre de sortie du modèle, b) recevoir en entrée d'un dispositif informatique au moins une valeur du paramètre 30 d'entrée, et 3054703 3 c) appliquer le modèle à la valeur reçue du paramètre d'entrée pour délivrer une valeur de paramètre de sortie, relative à une prédiction de demande en énergie. En particulier dans la présente invention, la fonction de lien choisie pour le modèle 5 appliqué à l'étape c) est adaptative et fonction des valeurs de paramètres reçues à l'étape b). Les étapes a) et b) comportent en particulier les opérations : al) prévoir une pluralité de fonctions de lien, propres chacune à un type de modèle et à au moins un paramètre d'entrée, b 1) recevoir en entrée du dispositif informatique plusieurs valeurs de paramètres 10 respectifs d'entrée, b2) déterminer, selon un critère choisi, un classement par ordre de pertinence des paramètres dont les valeurs sont reçues à l'opération bl), et a2) construire un modèle basé sur au moins une fonction de lien faisant intervenir au moins l'un des paramètres les plus pertinents selon le classement de l'opération b2), 15 pour la mise en oeuvre ultérieure de l'étape c). Ainsi, la fonction de lien utilisée n'est pas fixée, mais elle est adaptative en fonction des paramètres les plus prometteurs pour la prédiction à réaliser. 20 Dans une forme de réalisation, le critère choisi précité comporte au moins une composante relative à la nouveauté d'une valeur reçue pour un paramètre, relativement à d'autres valeurs reçues pour d'autres paramètres. Ainsi, des paramètres « prometteurs » comme indiqué ci-avant sont préférentiellement ceux dont les valeurs reçues sont les plus récentes. 25 Le critère choisi précité peut être unique ou, dans une variante plus sophistiquée, résulter d'une combinaison de plusieurs critères. Ainsi, en variante ou en combinaison, le critère choisi peut tenir compte aussi d'une 30 date prévue pour l'estimation de la demande en énergie. 3054703 4 Dans une réalisation, le modèle construit à l'opération a2) est basé sur une moyenne de fonctions de lien (et résulte donc d'une moyenne de modèles) faisant intervenir chacune au moins un paramètre parmi les paramètres les plus pertinents selon le classement de l'opération b2). 5 Préférentiellement, cette moyenne est une moyenne pondérée selon l'ordre de pertinence des paramètres déterminé à l'opération b2). Dans une réalisation, le classement par ordre de pertinence des paramètres s'effectue 10 en calculant plus précisément la pertinence des modèles utilisant ces paramètres. Dans cette réalisation, l'opération b2) comporte alors : - la construction d'une pluralité de modèles utilisant des paramètres d'entrée pour lesquels des valeurs ont été reçues, - pour chaque modèle construit, une estimation d'erreur par rapport à un historique de 15 valeurs des paramètres d'entrée intervenant dans chaque modèle, et - le classement des paramètres par ordre de pertinence, en fonction de l'erreur estimée sur les modèles utilisant ces paramètres. Dans cette réalisation, l'erreur pour chaque modèle est préférentiellement estimée en 20 comparant : - l'application du modèle sur des valeurs précédentes d'un historique de valeurs de paramètres pour anticiper une valeur courante d'un paramètre de sortie, à - une valeur courante du paramètre de sortie, effectivement reçue par le dispositif informatique. 25 Dans un mode de réalisation, les modèles de la pluralité de modèles sont construits par apprentissage dans une base de données d'historique de valeurs de paramètres reçues. Le procédé peut comporter ensuite une étape d) de consigne d'effacement de 30 consommateurs ciblés, en cas de de prédiction d'un pic de demande à l'étape c). 3054703 5 L'invention vise aussi un programme informatique (dont l'algorithme général peut correspondre à la figure 4) et comportant des instructions pour la mise en oeuvre du procédé ci-avant, lorsque ce programme est exécuté par un processeur. 5 La présente invention vise aussi un dispositif informatique (référence SI de la figure 1 commentée ci-après) de gestion d'un réseau de distribution d'énergie électrique, et mettant en oeuvre une estimation de demande en énergie par des consommateurs. Ce dispositif comporte en particulier un circuit de traitement incluant un processeur (référence PROC de la figure 1) pour la mise en oeuvre du procédé ci-avant. 10 D'autres avantages et caractéristiques de l'invention apparaîtront à la lecture de la description d'exemples de réalisation ci-dessous, et à l'examen des dessins annexés et sur lesquels : - la figure 1 illustre un système global comprenant le dispositif informatique SI pour la 15 mise en oeuvre de la présente invention ; - la figure 2 illustre plus précisément le fonctionnement du dispositif informatique SI, - la figure 3 illustre l'adaptation des données en historique pour une mise à date particulière, - la figure 4 illustre les principales étapes d'un procédé dans une forme de réalisation 20 particulière de l'invention. En référence à la figure 1, le dispositif informatique SI (pour « système d'information ») est présenté sous la forme d'un ordinateur comprenant typiquement un circuit de traitement informatique incluant : 25 - une interface d'entrée IN, pour recevoir des données d'historique à stocker, et à traiter pour établir des modèles par autoapprentissage, - un processeur PROC relié à l'interface d'entrée IN, - une mémoire MEM2 de stockage de ces données dans une base de données BD d'historique, 3054703 6 - une mémoire de travail MEM coopérant avec le processeur PROC pour le traitement de ces données, cette mémoire pouvant stocker en outre des instructions d'un programme informatique au sens de l'invention, - une interface de sortie OUT, par exemple pour envoyer une consigne d'effacement 5 calculée par le dispositif informatique SI, en fonction du traitement des données reçues. Bien entendu, un opérateur peut piloter le fonctionnement du dispositif SI et dispose notamment d'un écran de visualisation SCR à cet effet. 10 Les données d'entrée IN peuvent être reçues via un réseau NW. Il peut s'agir typiquement : - de données de consommation (puissance consommée par exemple) HRD, qui sont horodatées comme on le verra plus loin, - de données météorologiques, avec une date associée d' évènement météorologique 15 prévu, - de données d'effacement DEFF pour certains consommateurs volontaires, à des instants choisis par ces consommateurs par exemple. Les données de sortie OUT peuvent être envoyées via le réseau NW et peuvent 20 correspondre à : - des consignes d'effacement CEFF destinées à des compteurs identifiés, et que peut calculer le dispositif informatique SI, en fonction des pics de demande prévus et des capacités d'effacement indiquées par des données DEFF, - des informations utiles pour le producteur d'énergie, pour l'assister à la décision de 25 produire de l'énergie à partir d'une source (photovoltaïque PV, par exemple) plutôt qu'à partir d'une autre (nucléaire N, par exemple), en fonction des prévisions de besoins de consommation que peut calculer le dispositif informatique SI, - etc. 30 Dans un exemple de réalisation décrit ci-après, seul un historique de données fiables du phénomène à prévoir (l'effacement par exemple, ou simplement un pic de 3054703 7 demande) est disponible. Selon une approche proposée dans un mode de réalisation de l'invention, une solution d'auto-apprentissage est mise en place de sorte que quand de nouvelles données arrivent, le modèle réapprend les paramètres-mêmes du modèle. 5 En effet, les données servant à la prévision proviennent souvent de compteurs individuels (d'entreprise par exemple). Un impondérable quant à cette approche est que le temps de récupération de la donnée reste aléatoire. Toutefois, il est apparu que plus la donnée utilisée dans le modèle était récente, et meilleure était la prévision. Ainsi, une solution d'auto-apprentissage où les paramètres du modèle sont mis à jour 10 régulièrement avec l'arrivée de nouvelles données est proposée ici. La fonction de lien qui est à la base de la définition du modèle n'est donc pas définitivement fixée, mais elle est adaptative en fonction des données les plus récentes reçues. Le fait de ne pas fixer la fonction de lien et de l'adapter aux données les plus récentes 15 permet de toujours utiliser l'information la plus récente disponible et donc la plus pertinente. Ainsi, l'invention permet de réaliser toujours la meilleure prédiction à partir des données disponibles. En outre, au cas où une panne informatique parvient au niveau du système 20 informatique (ou du dispositif SI présenté ci-avant) et que les données nécessaires à la réalisation de la prédiction ne sont pas disponibles, il suffit de relancer le module de prédiction, lequel adapte alors la fonction de lien aux données présentes dans la base d'historique. Là encore, l'invention permet de réaliser toujours une prédiction même dans le cas où la récupération des données n'est pas possible. 25 Ainsi, il est proposé de faire évoluer les paramètres avec l'arrivée de nouvelles données. En outre, dans un exemple de réalisation proposé ci-après, la prévision n'est pas simplement réalisée à l'aide d'un modèle unique, mais à l'aide de plusieurs modèles où la prévision finale est une moyenne pondérée de l'ensemble des prévisions 30 des modèles, le poids d'un modèle étant d'autant plus important que ses dernières prévisions sont meilleures. 3054703 8 Dans un exemple d'application, on cherche à prédire l'effacement des consommateurs ayant un contrat de consommation supérieure à 250 kW et adhérant à une offre avec une incitation tarifaire à l'effacement un jour de pointe générale. 5 Seul est disponible un historique limité de données permettant de réaliser la prédiction. Il est mis alors en oeuvre un traitement informatique permettant aux modèles de réapprendre les paramètres avec l'arrivée de nouvelles données (auto-apprentissage) et d'adapter la fonction de lien en fonction des données les plus récentes à disposition. 10 En référence à la figure 2, les données enregistrées dans des compteurs individuels 1 à n sont relevées à distance par le fournisseur puis stockées dans une base de données BD. Les données sont ensuite corrigées (pour les erreurs manifestes) et agrégées. Un fichier de l'historique de données disponibles est ensuite généré. Ce fichier comprend 15 la date de relève, la puissance agrégée du portefeuille, et l'indication d'effacement. Ce fichier, avec les dates de début et fin de prédiction voulues, sont fournis à un module d'auto-apprentissage. Le module d'auto-apprentissage adapte la fonction de lien de chaque modèle de prédiction en fonction des données, apprend les paramètres 20 et réalise la prédiction aux dates passées en tant que paramètres. La prédiction est écrite par le module dans un fichier de sortie qui est lu ensuite par le dispositif informatique SI. La prédiction peut être ensuite transmise à un optimiseur d'effacement par exemple (non représenté). 25 On se réfère maintenant à la figure 3 pour décrire plus particulièrement le fonctionnement du module d'auto-apprentissage. Ce dernier commence par lire les données explicatives. Dans un premier temps, il calcule la différence en instants de temps entre la donnée à prédire et la donnée la plus récente. Par exemple, s'il faut 30 prédire le 14 Novembre 2016 et que les dernières données disponibles jugées pertinentes datent du 10 novembre, un décalage est alors calculé comme suit : 3054703 9 Delta = 4 jours * nb instants par jour Le module construit donc un ou plusieurs modèles où la variable (« puissance retardée » ici) la plus récente est retardée de Delta. Il convient de noter qu'il est possible de prévoir plusieurs variables retardées comme variables explicatives du 5 modèle, éventuellement différentes d'une puissance retardée. Ainsi, en référence maintenant à la figure 4, la première étape est le calcul de Delta à l'étape Si. Ensuite, afin d'apprendre les paramètres de ces fonctions de lien, le module génère une base de données d'apprentissage à partir de laquelle les paramètres des N 10 modèles sont appris (étape S2). Une prédiction est alors réalisée à partir de chaque modèle pour N modèles de 1 à N (étape S3). Pour une première prédiction (test T4), la prédiction appliquée est simplement une moyenne arithmétique de l'ensemble des prédictions des N modèles (étape S5). En revanche, si plusieurs prédictions ont déjà été réalisées, une moyenne pondérée en fonction de l'erreur réalisée par les N modèles sur 15 les dernières prédictions est plutôt calculée (étape S6). Par exemple, selon le premier critère de pertinence présenté précédemment et relatif à la nouveauté des données reçues, un modèle de consommation (et la fonction de lien associée) utilisant des données météorologiques datant de la veille aurait moins de 20 poids qu'un modèle de tendance de consommation et utilisant des données de consommation relevées chez des consommateurs à un pas de 20 minutes par exemple. En revanche, la réception de données météorologiques plus récentes pourrait inverser cette pondération. 25 En outre, selon le deuxième critère présenté précédemment, si une prédiction a déjà été réalisée pour le type de jour où la prédiction doit être réalisée (par exemple un lundi, ou un mardi,...) et à un type d'instant (par exemple à 8h, ou à 8h30,...) (test T7 de la figure 4), la prédiction finale est : - la moyenne pondérée des prédictions des N modèles (étape S8), 3054703 10 - ou la prédiction d'un des N modèles si ce modèle est plus performant pour le type d'heure de la journée et le type de jour que la prédiction par moyenne pondérée (étape S9). En revanche, si aucune prédiction n'a été précédemment calculée pour ce type 5 d'horodate (instant et jour) alors la prédiction par moyenne pondérée est utilisée (étape S8). Bien entendu, la présente invention ne se limite pas aux formes de réalisation présentées ci-avant et admet des variantes. 10 Par exemple, la nature même des modèles qui peuvent être utilisés admet de nombreuses variantes et peut être complexe. La présente description n'a pas à détailler de tels modèles. Il convient de retenir simplement que le choix même du modèle (et de la fonction de lien entre les paramètres d'entrée et de sortie qui lui sont associés) est 15 adaptatif en fonction des données reçues (de leur nouveauté, de leur pertinence par rapport à une date de prédiction à réaliser, ou autre). Par ailleurs, on a défini ci-avant un ordre de pertinence des paramètres, calculé à partir de l'erreur évaluée pour chaque modèle utilisant ces paramètres. Cette approche admet 20 néanmoins des variantes et il est possible par exemple, dans une variante moins sophistiquée, de définir un paramètre comme pertinent directement en fonction de l'horodate de réception des données de ce paramètre. On a en outre décrit ci-avant une moyenne des résultats de modèles qui est pondérée. Il 25 convient de relever que l'application d'une simple moyenne arithmétique a déjà permis d'améliorer (de 15% selon les tests réalisés) les résultats de l'application d'un unique modèle à partir d'une fonction de lien fixe au sens de l'art antérieur. REVENDICATIONS1. Procédé mis en oeuvre par des moyens informatiques, de gestion d'un réseau de distribution d'énergie électrique, le procédé comportant une estimation de demande en énergie par des consommateurs, l'estimation de demande comportant les étapes : a) prévoir au moins un modèle basé sur une fonction de lien entre au moins un paramètre d'entrée du modèle et au moins un paramètre de sortie du modèle, b) recevoir en entrée d'un dispositif informatique au moins une valeur du paramètre d'entrée, et c) appliquer le modèle à la valeur reçue du paramètre d'entrée pour délivrer une valeur de paramètre de sortie, relative à une prédiction de demande en énergie, caractérisé en ce que la fonction de lien choisie pour le modèle appliqué à l'étape c) est adaptative et fonction des valeurs de paramètres reçues à l'étape b), et en ce que les étapes a) et b) comportent les opérations : al) prévoir une pluralité de fonctions de lien, propres chacune à un type de modèle et à au moins un paramètre d'entrée, b 1) recevoir en entrée du dispositif informatique plusieurs valeurs de paramètres respectifs d'entrée, b2) déterminer, selon un critère choisi, un classement par ordre de pertinence des paramètres dont les valeurs sont reçues à l'opération bl), et a2) construire un modèle basé sur au moins une fonction de lien faisant intervenir au moins l'un des paramètres les plus pertinents selon le classement de l'opération b2), pour la mise en oeuvre ultérieure de l'étape c). 2. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que le critère choisi comporte au moins une composante relative à la nouveauté d'une valeur reçue pour un paramètre, relativement à d'autres valeurs reçues pour d'autres paramètres. 3. Procédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que le critère choisi tient compte d'une date prévue pour l'estimation de la demande en énergie. 3054703 12 4. Procédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que le modèle construit à l'opération a2) est basé sur une moyenne de fonctions de lien faisant intervenir chacune au moins un paramètre parmi les paramètres les plus pertinents selon le classement de l'opération b2). 5 5. Procédé selon la revendication 4, caractérisé en ce que ladite moyenne est pondérée selon l'ordre de pertinence des paramètres déterminé à l'opération b2). 6. Procédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que l'opération 10 b2) comporte : - la construction d'une pluralité de modèles utilisant des paramètres d'entrée pour lesquels des valeurs ont été reçues, - pour chaque modèle construit, une estimation d'erreur par rapport à un historique de valeurs des paramètres d'entrée intervenant dans chaque modèle, et 15 - le classement des paramètres par ordre de pertinence, en fonction de l'erreur estimée sur les modèles utilisant ces paramètres. 7. Procédé selon la revendication 6, caractérisé en ce que l'erreur pour chaque modèle est estimée en comparant : 20 - l'application du modèle sur des valeurs précédentes d'un historique de valeurs de paramètres pour anticiper une valeur courante d'un paramètre de sortie, à - une valeur courante du paramètre de sortie, effectivement reçue par le dispositif informatique. 25 8. Procédé selon l'une des revendications 6 et 7, caractérisé en ce que les modèles de la pluralité de modèles sont construits par apprentissage dans une base de données d'historique de valeurs de paramètres reçues. 9. Procédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce qu'il comporte 30 en outre une étape d) de consigne d'effacement de consommateurs ciblés, en cas de de prédiction d'un pic de demande à l'étape c). 3054703 13 10. Programme informatique caractérisé en ce qu'il comporte des instructions pour la mise en oeuvre du procédé selon l'une des revendications 1 à 9, lorsque ce programme est exécuté par un processeur. 11. Dispositif informatique de gestion d'un réseau de distribution d'énergie électrique, mettant en oeuvre une estimation de demande en énergie par des consommateurs, caractérisé en ce qu'il comporte un circuit de traitement incluant un processeur pour la mise en oeuvre du procédé selon l'une des revendications 1 à 9. 5 10