Brevet FR3104294A1 — publié le 20210611

Procédé de prévision de la consommation/production en énergie, procédé de gestion et dispositif associés Un aspect de l’invention concerne un procédé de détermination d’une prévision d’une grandeur physique d’intérêt, de préférence la consommation/production en énergie, sur une durée de prévision donnée avec un pas de temps donné de sorte que avec le nombre de pas de temps considéré, la prévision se faisant à l’aide d’un modèle de prévision de la grandeur physique d’intérêt, ledit procédé comprenant : une étape de détermination d’une pluralité de sous-modèles , chaque sous-modèle ayant un horizon de prévision différent des autres sous-modèles , la pluralité de sous-modèle ainsi obtenue venant former le modèle de prévision de sorte que pour tout pas de temps considéré où , il existe un sous-modèle tel que ; le procédé comprenant également, pour chaque pas de temps : une étape d’identification du sous-modèle ayant un horizon de prévision égal au temps écoulé où est le pas de temps considéré avec ; une étape de prévision de la consommation/production à l’aide du sous-modèle précédemment identifié. Figure à publier avec l’abrégé : Figure 4 Procédé de prévision d’une grandeur physique d’intérêt, procédé de gestion et dispositif associés DOMAINE TECHNIQUE DE L’INVENTION Le domaine technique de l’invention est celui de de la prévision d’une grandeur physique d’intérêt, de préférence une grandeur physique liée à la production ou à la consommation de l’énergie. La présente invention concerne un procédé de prévision d’une grandeur physique d’intérêt, de préférence une grandeur physique liée à la consommation/production d’énergie, et en particulier un procédé faisant usage de sous-modèles aux horizons de prévision différents. La présente invention concerne également un procédé de gestion faisant usage d’un procédé de prévision selon l’invention ainsi qu’un dispositif mettant en œuvre de tels procédés. ARRIERE-PLAN TECHNOLOGIQUE DE L’INVENTION Pour construire un modèle de consommation énergétique reflétant le comportement d’un point donné de consommation (ou de production) d’énergie, un modèle de prévision doit être défini puis entrainé sur un historique de données de ce point de consommation d’énergie en utilisant un algorithme d’apprentissage. Le modèle entrainé résultant est utilisé par la suite pour prédire la consommation énergétique de ce point de consommation d’énergie. Dans l’état de l’art, la prévision court terme (quelques heures jusqu’à une journée) de la consommation énergétique correspond à un seul modèle de prévision générique entrainé par un algorithme d’apprentissage (de type : réseaux de neurone, Random Forest, Arbre de régression CART, Support Vector Machine, etc.) utilisant notamment l’information sur les mesures de consommation précédentes à J-1, J-2…J-7 mais ignore la mesure la plus récente impactant ainsi la précision de la prévision de la consommation. L’utilisation d’un tel modèle est illustrée à la . Pour prédire la consommation à J au pas temps t+1, le modèle de prévision utilise les informations sur la consommation à t+1 au J-1, à t+1 au J-2, …, à t+1 au J-7 tout en ignorant l’information de la consommation la plus récente à J à l’instant t qui est susceptible de donner une meilleure tendance sur le comportement de la consommation à J à t+1. D’autres techniques plus avancées et plus complexes existent, comme par exemple le DEEP LEARNING (Long Short Time Memory « LSTM » ou les réseaux de neurone récurrents « RNN ») permettant de prendre en compte l’information de la dernière mesure. Néanmoins, ces techniques récursives utilisent la prévision de la consommation à « t » pour prévoir la prévision de consommation à « t+1 » et ainsi de suite, propageant ainsi l’erreur de prévision sur les futures pas de temps. Ces techniques sont très efficaces pour la prévision des cours des actions pour les marchés, mais moins efficaces sur les séries temporelles de consommation. La propagation des erreurs de prévision de ce type de modèle de prévision est illustré à la . Pour prévoir la consommation d’énergie à J à l’instant t+1, le modèle utilise l’information de la consommation la plus récente à J à l’instant t permettant ainsi de fournir une prévision à t+1 plus fiable que celle obtenue par le modèle de la Figure 1. Cependant, pour prévoir la consommation à J à l’instant t+2, le modèle utilise le résultat de la prévision à J à t+1 et pour prévoir celle de J à t+3 le modèle utilise la prévision obtenue à J à t+2 entrainant ainsi une propagation progressive de l’erreur de prévision sur toute la période de prévision. Il existe donc un besoin d’un procédé de prévision qui permet de prédire efficacement une grandeur physique d’intérêt comme la consommation/production en énergétique sur le court terme en exploitant l’information sur les dernières mesures réelles et non obtenues par des prévisions précédentes. L’invention offre une solution aux problèmes évoqués précédemment, en utilisant plusieurs sous-modèles de prévision de même type, valables sur différents horizons de prévision bien définis. Un premier aspect de l’invention concerne un procédé de détermination d’une prévision d’une grandeur physique d’intérêt, de préférence la consommation/production en énergie, sur une durée de prévision donnée avec un pas de temps donné de sorte que avec le nombre de pas de temps considéré, la prévision se faisant à l’aide d’un modèle de prévision de la grandeur physique d’intérêt, de préférence de la consommation/production en énergie, le procédé comprenant une étape de détermination d’une pluralité de sous-modèles , chaque sous-modèle ayant un horizon de prévision différent des autres sous-modèles , la pluralité de sous-modèle ainsi obtenus venant former le modèle de prévision de sorte que pour tout pas de temps considéré où , il existe un sous-modèle tel que . Le procédé selon un premier aspect de l’invention comprend également, pour chaque pas de temps : une étape d’identification du sous-modèle ayant un horizon de prévision égal au temps écoulé jusqu’au pas de temps considéré où est le pas de temps considéré avec ; une étape de prévision de la grandeur physique d’intérêt, de préférence la consommation/production, à l’aide du sous-modèle précédemment identifié. On entend par grandeur physique d’intérêt toute grandeur physique associée à un système physique (par exemple un réseau de chaleur) permettant de caractériser, au moins en partie, la consommation ou la production d’énergie. Par exemple, dans le cas d’un réseau de chaleur, la grandeur physique d’intérêt pourra être la température du réseau. De référence, la grandeur physique d’intérêt est la consommation/production d’énergie elle-même. On entend par consommation/production que le procédé est adapté pour faire de la prévision de consommation ou de la prévision de production. Dans le cas d’un procédé de prévision de consommation, le modèle de prévision est un modèle de prévision de la consommation. De même, dans le cas d’un procédé de prévision de la production, le modèle de prévision est un modèle de prévision de la production. Dans le procédé selon l’invention, la décomposition par horizon de prévision pour créer plusieurs sous-modèles de prévision permet d’augmenter la capacité de l’algorithme d’apprentissage à trouver pour chaque sous-modèles de prévision, la meilleure combinaison possible et le poids optimal à attribuer aux variables explicatives qui le constitue. Cela offre de meilleurs résultats en précision de la prévision par rapport à l’état de l’art, notamment dans un contexte de prévision de la consommation/production d’énergie. Outre les caractéristiques qui viennent d’être évoquées dans les paragraphes précédents, le procédé selon un premier aspect de l’invention peut présenter une ou plusieurs caractéristiques complémentaires parmi les suivantes, considérées individuellement ou selon toutes les combinaisons techniquement possibles. Dans un mode de réalisation, l’étape de détermination d’une pluralité de sous-modèles est précédée d’une étape d’identification des variables du modèle de prévision . Dans un mode de réalisation, l’étape de détermination d’une pluralité de sous-modèles comprend : une sous-étape d’identification des sous-modèles de prévision, chaque sous-modèle étant défini sur un seul horizon de prévision , la pluralité de sous-modèle ainsi obtenus venant former le modèle de prévision de sorte que pour tout pas de temps considéré où , il existe un sous-modèle tel que ; une sous-étape d’entrainement de chaque sous-modèle au moyen d’un algorithme d’apprentissage à partir de données de mesures concernant le système dont on cherche à prédire le comportement. Un deuxième aspect de l’invention concerne un procédé de gestion d’un système énergétique comprenant une étape prévision d’une grandeur physique d’intérêt associée au système énergétique, de préférence la consommation/production en énergie, mettant en œuvre un procédé selon un premier aspect de l’invention. Un troisième aspect de l’invention concerne un dispositif comprenant les moyens configurés pour mettre en œuvre un procédé selon un premier ou un deuxième aspect de l’invention. Un quatrième aspect de l’invention concerne un programme d'ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre le procédé selon un premier ou un deuxième aspect de l’invention. Un cinquième aspect de l’invention concerne un support de données lisible par ordinateur, sur lequel est enregistré le programme d'ordinateur selon un quatrième aspect de l’invention. L’invention et ses différentes applications seront mieux comprises à la lecture de la description qui suit et à l’examen des figures qui l’accompagnent. BREVE DESCRIPTION DES FIGURES Les figures sont présentées à titre indicatif et nullement limitatif de l’invention. Les et [Fig. 2] ont déjà été présentées et illustrent les procédés selon l’état de la technique. La montre un ordinogramme d’un procédé selon un premier aspect de l’invention. La montre une représentation schématique d’un procédé selon un premier aspect de l’invention. La montre un exemple de mise en œuvre d’un procédé selon un premier aspect de l’invention. DESCRIPTION DETAILLEE Les figures sont présentées à titre indicatif et nullement limitatif de l’invention. Sauf précision contraire, un même élément apparaissant sur des figures différentes présente une référence unique. Le procédé selon un premier aspect de l’invention ou selon un deuxième aspect de l’invention ne fait aucune hypothèse sur la nature de la grandeur physique d’intérêt de la prévision si ce n’est qu’il s’agit d’une grandeur physique permettant de caractériser, au moins en partie, la consommation ou la production d’énergie. Aussi, bien que dans la suite le procédé soit illustré au travers de la prévision de la production/consommation en énergie, il ne s’agit nullement d’une limitation du procédé selon un premier ou un deuxième aspect de l’invention. Un premier aspect de l’invention illustré à la concerne un procédé 100 de détermination d’une prévision de la consommation/production en énergie sur une durée de prévision donnée avec un pas de temps donné de sorte que avec le nombre de pas de temps considéré, la prévision se faisant à l’aide d’un modèle de prévision de la consommation/production en énergie. La durée de prévision et du pas de temps dépend de l’application envisagée. Par exemple, dans le cas d’une prévision à la minute sur une journée, pourra être égale à 24h alors que pourra être égal à une minute et est égal à 1440. La prévision se composent alors de 1440 horizons de prévision (avec où ), un horizon de prévision étant le temps séparant l’instant de prévision de l’instant à laquelle a été mesurée la dernière valeur connue. Bien entendu, d’autres valeurs du nombre de pas de temps considérés ou de la durée de prévision sont envisageables. Le procédé 100 selon un premier aspect de l’invention comprend une étape E1 de détermination d’une pluralité de sous-modèles , chaque sous-modèle ayant un horizon de prévision différent des autres sous-modèles , la pluralité de sous-modèles ainsi obtenus venant former le modèle de prévision de sorte que pour tout pas de temps considéré où , il existe un sous-modèle tel que . Par exemple, pour une durée de prévision de 24h et un pas de temps de prévision de 30 minute, un premier sous-modèle de prévision avec un horizon de prévision à 30 minute sera déterminé, une deuxième sous-modèle de prévision avec un horizon de prévision à 1h sera déterminé, etc. Cette étape peut par exemple être mise en œuvre par un moyen de calcul (par exemple un processeur) associé à une mémoire (par exemple une mémoire vive et/ou un disque dur), la mémoire comprenant les instructions et les données nécessaires à la mise en œuvre de cette étape. Les données nécessaires peuvent par exemple être stockées à l’aide d’une base de données. Comme déjà mentionné, cette décomposition par horizon de prévision pour créer plusieurs sous-modèles de prévision permet d’augmenter la capacité de l’algorithme d’apprentissage à trouver pour chaque sous-modèle de prévision, la meilleure combinaison possible et le poids optimal à attribuer aux variables explicatives qui le constitue. Cela offre de meilleurs résultats en précision de la prévision par rapport à l’état de l’art, notamment dans un contexte de prévision de la consommation/production d’énergie. On notera que, bien que présentée dans le cadre d’un procédé 100 de prévision, l’étape E1 de détermination d’une pluralité de sous-modèles pourrait être mise en œuvre dans un procédé de détermination d’un modèle de prévision indépendant du procédé 100 de détermination d’une prévision de la consommation/production en énergie, le procédé 100 de détermination d’une prévision de la consommation/production en énergie selon un première aspect de l’invention comprenant alors une étape E1 de mise en œuvre d’un tel procédé de détermination d’un modèle de prévision . Dans un mode de réalisation, l’étape E1 de détermination d’une pluralité de sous-modèles comprend une sous-étape E11 d’identification des sous-modèles de prévision, chaque sous-modèle étant défini sur un seul horizon de prévision , la pluralité de sous-modèle ainsi obtenue venant former le modèle de prévision de sorte que pour tout pas de temps considéré où , il existe un sous-modèle tel que . L’étape E1 de détermination d’une pluralité de sous-modèle comprend également une sous-étape E12 d’entrainement de chaque sous-modèle au moyen d’un algorithme d’apprentissage à partir de données de mesures concernant le système dont on cherche à prédire le comportement. De préférence, les données utilisées pour entrainer chaque sous-modèle sont choisies en fonction de l’horizon de prévision du sous-modèle considéré. L’entrainement des sous-modèles peut être mis en œuvre à partir des données issues de mesures et stockées dans une base de données, cette base de données contenant par exemple l’historique des mesures de la grandeur physique d’intérêt du système, ici des mesures de la production/consommation. Cette base de données peut également comprendre l’historique des mesures des variables explicatives du modèle . De préférence, l’historique des données est divisée en deux ensembles de données, le premier ensemble étant utilisé pour l’apprentissage des sous-modèles et le deuxième sous-ensemble étant utilisé pour la validation des sous-modèles à l’issue de l’apprentissage. L’historique des mesures peut être constitué à partir de dispositifs de mesure disposés sur le système dont on cherche à prévoir la production/consommation. L’apprentissage est par exemple effectué à l’aide d’un algorithme d’apprentissage automatique (Machine Learning en anglais). Autrement dit, chaque sous-modèle est entrainé de la même manière que serait entrainé un modèle selon l’état de la technique pour un horizon de prévision donné. Dans un mode de réalisation, l’étape E1 de détermination d’une pluralité de sous-modèles est précédée d’une étape E0 d’identification des variables du modèle de prévision , c’est-à-dire des variables qui permettront de définir les sous-modèles de prévision composant le modèle de prévision. Autrement dit, cette étape E0 permet d’identifier l’ensemble des variables explicatives permettant de définir le modèle de prévision et de modéliser le comportement de la consommation/production énergétique. De manière générale, les valeurs des variables explicatives nécessaires à la mise en œuvre d’un procédé selon un premier aspect de l’invention peuvent par exemple être récupérées sur des serveurs distants (par exemple, un service de prévisions météo) à l’aide d’un moyen de connexion (par exemple une carte réseau ou un modem 4G) à un réseau (par exemple Internet) et/ou déterminées à l’aide de dispositifs de mesure disposés sur le système associé à la grandeur physique d’intérêt. Dans un exemple de réalisation, la prévision concerne la consommation d’un réseau de chaleur, plus particulièrement la puissance thermique consommée par une unité de consommation (par ex. une sous-station d’un réseau de chaleur) à l’instant (HH: MM: SS dd/mm/yyyy) avec un pas de temps de 30 minutes ( et une durée de prévision de 24h . Les variables explicatives relatives à cet exemple de réalisation sont listées dans le [Tableau 1]. Variables explicatives Origine/Valeurs Puissances consommée à HH:MM:SS pour les jours J-1, J-2 et J-3 Entrée (mesure) Température extérieure à l’instant t Entrée (Prévision météo) Température de départ à l’instant t (c’est-à-dire la température du fluide secondaire au départ de l’échangeur thermique) Entrée (pré-calcul en fonction de la Prévision météo) Quatre dernières prévisions de la température extérieure à l’instant t-30min, t-1h, t-1h30 et t-2h pour la prise en compte de l’effet stockage de chaleur dans le réseau Entrée (Prévision météo) Quatre dernières prévisions de la température de départ à l’instant t-30min, t-1h, t-1h30 et t-2h pour la prise en compte de l’effet stockage de chaleur dans le réseau Entrée (pré-calcul en fonction de la Prévision météo) Moyenne, variance et déviation standard sur les 4 dernières prévisions de la température extérieure de t-30min à t-2h Pré-calcul en fonction de la prévision météo Moyenne, variance et déviation standard sur les 4 dernière prévisions de la température de départ de t-30min à t-2h Pré-calcul en fonction de la prévision météo Horizon de prévision (i.e., Distance entre l’instant de prévision t et la dernière mesure de la puissance thermique) Pas de temps 30 min, horizon de prévision appartenant à {30min, 1h, 1h30, 2h, 2h30, …, 24h} Quatre dernières mesures de la puissance thermique en fonction de l’horizon de prévision (i.e., en fonction de la distance) Entrée (mesure) Mois de l’année correspondant à l’instant t 1 à 12 Jour du mois correspondant à l’instant t 1 à 30 ou 31 Jour de semaine de l’instant t 1 à 7 Heure du jour de l’instant t HH:MM/60 = [0,23.5] L’instant t est un jour férié ? (0/1) Booléen L’instant t est un jour de vacance ? (0/1) Booléen L’instant t est un week-end ? (0/1) Booléen Le modèle de prévision ainsi obtenu peut ensuite être utilisé pour la prévision de la consommation/production en énergie. Pour cela, le procédé 100 selon un premier aspect de l’invention comprend également, pour chaque pas de temps , une étape E2 d’identification du sous-modèle ayant un horizon de prévision égal au temps écoulé où est le pas de temps considéré avec . Pour reprendre l’exemple précédent, pour une durée de prévision de 24h et un pas de temps de prévision de 30 minutes, pour la prévision à 30 minutes, le premier sous-modèle de prévision avec un horizon de prévision à 30 minutes sera identifié, pour une prévision à 1h, le deuxième sous-modèle de prévision avec un horizon de prévision à 1h sera identifié, etc. Un fois le sous-modèle identifié pour le pas de temps considéré, le procédé 100 selon un premier aspect de l’invention comprend une étape E3 de prévision de la consommation/production à l’aide du sous-modèle précédemment identifié. Pour reprendre l’exemple précédent, pour une durée de prévision de 24h et un pas de temps de prévision de 30 minutes, pour la prévision à 30 minutes, le premier sous-modèle de prévision avec un horizon de prévision à 30 minutes précédemment identifié sera utilisé, pour une prévision à 1h, le deuxième sous-modèle de prévision avec un horizon de prévision à 1h précédemment identifié sera utilisé, etc. Bien entendu, ces sous-modèles seront utilisés en prenant pour données d’entrée la dernière mesure connue (c’est-à-dire la mesure précédant directement l’instant auquel la prévision est effectuée) de la grandeur physique d’intérêt, ici la consommation/production énergétique, ainsi que la valeur des variables explicatives associées à l’instant . La mesure de la grandeur physique d’intérêt (ici consommation/production énergétique) utilisée comme donnée d’entrée est effectuée à l’aide d’un ou plusieurs dispositifs de mesure disposés sur le système associé à la grandeur physique d’intérêt (ici un réseau de chaleur). La mesure peut ensuite être transmise à un moyen de calcul, par exemple par l’intermédiaire d’un réseau sans fil, afin de déterminer en temps réel les prévisions de la grandeur physique d’intérêt à à l’aide d’un modèle selon l’invention. Une représentation schématique du procédé 100 est illustrée à la . Sur cette figure, la dernière mesure de la consommation/production a été effectuée à 23h30 (en dehors de la zone hachurée correspondant à la zone de prévision). L’instant considéré est situé entre 23h30 et 00h00 et marque la séparation entre le passé et le futur (zone hachurée). La prévision concerne une durée de prévision de 24h ( ) par pas de temps de 30 minutes ( ). Comme on peut le voir sur cette figure, chaque pas de temps est associé à un sous-modèle dont l’horizon de prévision est égale à , la prévision étant effectuée à partir de la dernière mesure effectuée (à 23h30, entrée représentée par les flèches en pointillé). Un exemple d’application d’un procédé 100 selon un premier aspect de l’invention concerne un réseau de chaleur composé de plusieurs postes de consommation (sous-stations) et d’unités de production. La puissance de fonctionnement moyenne du réseau est de 120 MW avec des pics qui peuvent atteindre 180 MW. Dans cet exemple de réalisation, 48 sous-modèles de prévision ont été définis puis entrainés sur une période d’apprentissage d’une année de données issue de l’historique de consommation globale du réseau selon l’horizon de prévision associé à chaque sous-modèle. Ces 48 sous-modèles ont ensuite été utilisée pour prédire la consommation sur le réseau de chaleur précédemment décrit. Pour mesurer la performance du procédé 100 de prévision selon un premier aspect de l’invention par rapport à l’état de l’art, des prévisions journalières ont été réalisées sur une période de chauffe de deux mois hors période d’apprentissage. Ces prévisions sont illustrées à la [Fig. 5] où la RMSE (pour Root-Mean-Square Deviation en langue anglaise, représentant l’écart entre la prévision et la valeur réelle de la consommation) est représentée en fonction de l’horizon de prévision. Cette figure montre l’impact de l’horizon de prévision (i.e., la distance par rapport à la dernière mesure connue) sur la qualité de prévision de la puissance thermique consommée par l’ensemble des sous-stations du réseau de chaleur. Etant donné que la prévision à l’aide d’un procédé 100 selon l’invention illustré par la courbe en ligne continue prend en compte les informations liées au passé récent (dernières mesures observées), la qualité de prévision fournie par celle-ci est très précise si la dernière mesure observée est proche de l’instant de prévision. On constate aussi que si les prévisions sont réalisées sur des horizons courts ou avec des mises à jour plus fréquentes permettant de donner l’accès à la dernière mesure, l’erreur de prévision diminuant ainsi significativement. A titre d’exemple, l’erreur de prévision à 30 minutes est de 4MW contre 7 MW pour un horizon de 3 heures et demi, ce qui correspond à un gain de 40% en précision. On remarque aussi que la prévision à l’aide d’un procédé 100 selon un premier aspect de l’invention illustrée par la courbe en ligne continue est beaucoup plus performante qu’une prévision réalisée à l’aide d’un procédé de l’état de l’art illustré par la courbe en pointillé, surtout sur les premiers pas de temps. Le procédé a été illustré dans le cadre de la prévision de la consommation dans un réseau de chaleur, mais il peut être utilisé dans d’autres application comme la production thermique d’une centrale thermique dans un réseau de chaleur (charbon, fioul, biomasse, gaz, etc.), la consommation électrique d’un poste de consommation dans un réseau électrique (maison, quartier, ville, territoire) ou bien encore la production électrique pour les sources d’énergie renouvelable (par ex. solaire thermique, photovoltaïque, éolien, etc.). De manière encore plus générale, le procédé selon un premier aspect de l’invention peut être utilisé pour la prévision de toute grandeur physique permettant de caractériser en tout ou partie les systèmes qui viennent d’être décrits. Ainsi, dans l’exemple qui vient d’être donné, la qualité des prévisions fournies par un procédé 100 selon un premier aspect de l’invention contribue à augmenter la performance de la gestion optimisée des réseaux de chaleur via la commande prédictive en mobilisant, d’une façon optimale, les sources énergétiques adéquates sur un horizon d’anticipation afin de répondre au challenge économique et environnemental. Afin de tirer avantage de cette prévision améliorée, un deuxième aspect de l’invention concerne un procédé de gestion d’un système énergétique, de préférence par commande prédictive, comprenant une étape prévision de la consommation/production en énergie mettant en œuvre un procédé selon un premier aspect de l’invention. Un tel procédé de gestion bénéficie ainsi des avantages du procédé 100 de prévision selon un premier aspect de l’invention détaillés précédemment. Un troisième aspect de l’invention concerne un dispositif comprenant des moyens configurés pour mettre en œuvre un procédé 100 selon un premier aspect ou un deuxième aspect de l’invention. Dans un mode de réalisation, le dispositif comprend un moyen de calcul (par exemple un processeur) associé à une mémoire (par exemple une mémoire vive et/ou un disque dur), la mémoire étant configurées pour stocker les instructions et les données nécessaires (par exemple sous la forme d’une base de données) à la mise en œuvre d’un procédé 100 selon un premier ou un deuxième aspect de l’invention. Dans un mode de réalisation, le dispositif comprend des moyens de saisie (par exemple un clavier ou un écran tactile) et d’affichage permettant à un opérateur d’interagir avec le dispositif, par exemple pour fournir au moins une partie des données nécessaires à la mise en œuvre du procédé 100 selon un premier ou un deuxième aspect de l’invention. Dans un mode de réalisation, le dispositif comprend des moyens de communication afin d’envoyer ou de recevoir des données et/ou des instructions. De tels moyens de communication peuvent par exemple être utilisés afin de recevoir les données nécessaires à la détermination des sous-modèles , comme les données listées dans le [Tableau 1], ou bien encore les mesures nécessaires à l’apprentissage des sous-modèles. Ils peuvent également permettre d’envoyer des instructions nécessaires à la gestion d’un système énergétique. Dans un mode de réalisation, le dispositif comprend des moyens d’acquisition de la grandeur physique d’intérêt, par exemple la consommation/production en énergie, les mesures ainsi acquises permettant de constituer ou alimenter un historique des mesures (par exemple pour l’apprentissage du modèle selon l’invention) ou bien encore pour servir de donnée d’entrée aux sous-modèles afin de déterminer en temps réel une prévision de la grandeur physique d’intérêt. Les moyens d’acquisition peuvent par exemple comprendre un ou plusieurs capteurs de température, un ou plusieurs débitmètres, un ou plusieurs wattmètres, etc. Procédé (100) de détermination d’une prévision d’une grandeur physique d’intérêt sur une durée de prévision donnée avec un pas de temps donné de sorte que avec le nombre de pas de temps considéré, la prévision se faisant à l’aide d’un modèle de prévision de la grandeur physique d’intérêt, ledit procédé comprenant : une étape (E1) de détermination d’une pluralité de sous-modèles , chaque sous-modèle ayant un horizon de prévision différent des autres sous-modèles , la pluralité de sous-modèle ainsi obtenue venant former le modèle de prévision de sorte que pour tout pas de temps considéré où , il existe un sous-modèle tel que ; le procédé comprenant également, pour chaque pas de temps : une étape (E2) d’identification du sous-modèle ayant un horizon de prévision égal au temps écoulé où est le pas de temps considéré avec ; une étape (E3) de prévision de la grandeur physique d’intérêt à l’aide du sous-modèle précédemment identifié. Procédé (100) selon la revendication précédente dans lequel l’étape (E1) de détermination d’une pluralité de sous-modèles est précédée d’une étape (E0) d’identification des variables du modèle de prévision . Procédé (100) selon l’une des revendications précédentes dans lequel l’étape (E1) de détermination d’une pluralité de sous-modèles , comprend : une sous-étape (E11) d’identification des sous-modèles de prévision, chaque sous-modèle étant défini sur un seul horizon de prévision , la pluralité de sous-modèle ainsi obtenue venant former le modèle de prévision de sorte que pour tout pas de temps considéré où , il existe un sous-modèle tel que ; une sous-étape (E12) d’entrainement de chaque sous-modèle au moyen d’un algorithme d’apprentissage à partir de données de mesure concernant le système dont on cherche à prédire le comportement. Procédé selon l’une des revendications précédentes dans lequel la grandeur de physique d’intérêt est la consommation d’énergie d’un réseau de chaleur. Procédé de gestion d’un système énergétique comprenant une étape de détermination d’une prévision de la grandeur physique d’intérêt mettant en œuvre un procédé (100) selon l’une des revendications précédentes. Dispositif comprenant les moyens configurés pour mettre en œuvre un procédé (100) selon l’une des revendications précédentes. Programme d'ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre le procédé (100) selon l’une des revendications 1 à 5. Support de données lisible par ordinateur, sur lequel est enregistré le programme d'ordinateur selon la revendication 7.