Brevet FR3131988A1 — publié le 20230721

L’invention porte sur un procédé d’équilibrage entre une énergie totale injectée et une énergie totale soutirée à un échelon local dans un réseau électrique. L’invention porte aussi sur un programme d’ordinateur et un support d’enregistrement correspondants. L’équilibrage est mis en œuvre grâce à une mise à disposition anticipée d’un moyen d’injection et/ou de soutirage d’énergie. Cette anticipation repose sur une prévision de consommation ou de prosommation d’au moins une installation électrique d’intérêt pour laquelle un historique de consommation ou prosommation court est disponible. Pour cela, une analyse bayésienne individuelle d’un jeu de données d’intérêt représentatif de l’historique court est mise en œuvre, avec une loi a priori comportant une relation affine représentative des historiques, plus longs, d’installations électriques réputées avoir un profil de consommation ou prosommation similaire. Figure de l’abrégé : Figure 5 Prévision bayésienne de consommation individuelle et équilibrage d'un réseau électrique La présente divulgation relève du domaine de la gestion des réseaux électriques. La présente divulgation porte en particulier sur un procédé d’équilibrage entre injections et soutirages dans un réseau électrique, un programme d’ordinateur et un support d’enregistrement correspondants. Prévoir, ou estimer, la consommation d’une installation électrique plusieurs jours en avance est un enjeu essentiel et récurrent pour un fournisseur électrique, afin de répondre à des problématiques diverses. Par exemple, l’installation de panneaux photovoltaïques en maison individuelle permet à un particulier de produire de l’électricité. Cette production est en partie utilisée in situ pour répondre aux besoins de consommation du particulier. Le surplus de production est rejeté sur le réseau local. Lorsque la production d’énergie d’origine photovoltaïque excède grandement les besoins de consommation, les injections peuvent devenir, temporairement, trop importantes au regard des soutirages. Cela peut déséquilibrer le réseau et augmenter le risque de panne de courant. Une solution pour pallier ce déséquilibre est de prévoir, dans les installations équipées de panneaux photovoltaïques, une batterie pour stocker l’énergie ainsi produite. Un pilotage optimisé du niveau de la batterie doit permettre à la fois de maximiser l’autoconsommation et de contribuer à équilibrer au fil du temps, au niveau du réseau local, les injections et les soutirages. Pour ce faire, il est souhaitable de disposer, plusieurs jours à l’avance, de la meilleure estimation possible de la consommation de chaque installation raccordée au réseau local. Selon un autre exemple, une tendance actuelle, qui devrait se poursuivre au cours des prochaines années et décennies, est le développement de véhicules électriques. Si un particulier acquiert un véhicule électrique, alors, toujours pour maintenir l’équilibre du réseau local auquel son logement est raccordé, il est souhaitable de prédire les plages horaires au cours desquelles la batterie du véhicule y sera placée en charge. Selon encore un autre exemple, les besoins de consommation à l’échelle d’un quartier peuvent changer radicalement, en particulier lorsque des logements neufs sont construits. Prévoir une future hausse des besoins de consommation à l’échelle d’un quartier peut permettre de déclencher des travaux de dimensionnement du réseau électrique qui dessert ce quartier. De manière générale, différentes approches ont été testées dans le même but de prédire la consommation d’une installation électrique. Certaines approches s’appuient sur les historiques de consommation électrique d’installations pour extrapoler la consommation future. De telles prédictions ne se sont révélées en pratique satisfaisantes qu’à la condition que l’historique puisse être considéré représentatif des fluctuations saisonnières habituelles de consommation de l’installation correspondante. Il est pour cela nécessaire que l’historique couvre une période temporelle d’au moins un an et qu’aucun changement abrupt en termes d’usages ne soit constaté au sein de l’historique. Il existe donc un besoin pour une prédiction améliorée de la consommation d’une installation électrique à un horizon de quelques jours. En particulier, il est souhaitable qu’une telle prédiction soit satisfaisante même si l’historique de consommation de cette installation couvre une période temporelle sensiblement inférieure à un an, c’est-à-dire une période temporelle insuffisante pour rendre compte de toutes les fluctuations saisonnières de consommation. Résumé La présente divulgation vient améliorer la situation. Il est proposé un procédé d’équilibrage entre une énergie totale injectée et une énergie totale soutirée à un échelon local dans un réseau électrique, le procédé comprenant : - obtenir un jeu de données d’intérêt indicatif d’une évolution temporelle d’une consommation ou prosommation d’une installation électrique d’intérêt raccordée au réseau électrique sur une période passée supérieure ou égale à une semaine et inférieure à une année, - par une analyse bayésienne individuelle du jeu de données d’intérêt, l’analyse bayésienne individuelle utilisant une loi a priori définissant un hyperparamètre du jeu de données d’intérêt, établir une loi marginale a posteriori de l’hyperparamètre, la loi a priori comportant au moins une relation affine, établie selon un modèle de régression linéaire, entre un ensemble de variables expliquées xi et une variable explicative y, une variable expliquée étant déterminée à partir d’un jeu de données de référence indicatif d’une évolution temporelle d’une consommation ou prosommation d’une installation électrique sur une période passée supérieure ou égale à une année, - prédire une quantité d’énergie injectée au réseau ou soutirée du réseau par l’installation d’intérêt, à une date future, sur la base de la loi marginale a posteriori, - selon la quantité d’énergie prédite, mettre préalablement à disposition un moyen d’injection et/ou de soutirage d’énergie apte à contribuer à équilibrer l’énergie totale injectée et l’énergie totale soutirée, à la date future et audit échelon local, dans le réseau électrique, et - à la date future, équilibrer l’énergie totale injectée et l’énergie totale soutirée audit échelon local dans le réseau électrique en utilisant, au moins, le moyen préalablement mis à disposition. Selon un autre aspect, il est proposé un programme d’ordinateur comprenant des instructions de code de programme pour l’exécution du procédé proposé, lorsque ledit programme est exécuté sur un circuit de traitement de données. Selon un autre aspect, il est proposé un support d’enregistrement non transitoire, lisible par un processeur, sur lequel sont enregistrées les instructions de code du programme d’ordinateur proposé. Le procédé, le programme d’ordinateur et le support d’enregistrement proposés mettent en œuvre une méthode de prédiction améliorée, capable d’estimer la consommation ou la prosommation d’une installation électrique d’intérêt à une date future quelconque, dès lors que l’historique de consommation de cette installation électrique d’intérêt dépasse une semaine. C’est-à-dire que le profil de consommation ou prosommation de l’installation d’électrique d’intérêt est rapproché de profils voisins, ce qui permet de prédire de manière très satisfaisante, à une quelconque date future, un soutirage prévu par l’installation électrique d’intérêt, ou une injection prévue par l’installation électrique d’intérêt. Ceci permet, par conséquent, d’anticiper les injections et soutirages à prévoir à un échelon local en toute saison. En mettant à disposition de manière anticipée un moyen d’injection et/ou de soutirage d’énergie à l’échelon local, il est alors possible d’équilibrer au mieux, dans le futur, les injections et les soutirages et de se prémunir contre le risque d’une future coupure de courant due à un déséquilibre. Les caractéristiques optionnelles qui suivent pourront être mises en œuvre, seules ou combinées entre elles, en combinaison avec les caractéristiques déjà mentionnées. Le jeu de données d’intérêt peut être dérivé d’une série temporelle courte associée à l’installation électrique d’intérêt, la série temporelle courte comprenant une pluralité de paires de données indicatives d’une consommation électrique de l’installation associée au cours d’une succession d’intervalles temporels élémentaires passés. La série temporelle courte désigne par exemple une courbe de charge formée de relevés de consommation journaliers sur une période d’une semaine à un an. Le jeu de données d’intérêt est issu d’une réduction de dimension de la série temporelle courte afin d’obtenir plus d’efficacité en termes de résultats et de temps d’analyse. Le procédé peut comprendre : - obtenir un ensemble de jeux de données de référence, - partitionner l’ensemble de jeux de données de référence sur la base d’un critère de similitude de manière à former une pluralité de groupes de jeux de données de référence, et la relation affine peut être établie selon un modèle de régression linéaire appliqué à l’un des groupes de jeux de données de référence. Le partitionnement sur la base d’un critère de similitude désigne une division de l’ensemble de données de référence en « paquets » homogènes, ayant des caractéristiques communes. Par exemple, en considérant que les jeux de données de référence sont des courbes de charge en dimension réduite, celles correspondant à des habitations disposant d’un chauffage électrique ont un profil de consommation tout à fait différent, en hiver, de celles correspondant à des habitations n’en disposant pas. Deux groupes distincts de jeux de données de référence peuvent être formés sur la base de cette seule distinction. D’autres distinctions peuvent être opérées en fonction du type d’installation électrique (résidentiel, commercial, industriel, de service) ou de la présence d’autres équipements consommateurs d’électricité (comme un climatiseur, ou une prise de recharge d’un véhicule électrique) ou producteurs d’électricité (comme un panneau photovoltaïque). Il a été constaté que la consommation ou la prosommation habituelle reflétée par un groupe donné de jeux de données de référence, représentatif d’un type donné d’installation électrique, peut être modélisée de manière satisfaisante au moyen d’un modèle de régression linéaire. Le procédé peut comprendre : - affecter le jeu de données d’intérêt à un des groupes de jeux de données de référence formés, et la relation affine peut être établie selon un modèle de régression linéaire appliqué au groupe de jeux de données de référence auquel le jeu de données d’intérêt est affecté. Dans cet exemple, le profil de consommation ou de prosommation attendu de l’installation électrique d’intérêt est assimilé à celui du groupe de jeux de données de référence auquel le jeu de données d’intérêt est affecté. Le procédé peut comprendre : - affecter le jeu de données d’intérêt à plusieurs groupes de jeux de données de référence formés, et la loi a priori peut comporter une somme pondérée, ou de manière équivalente une moyenne pondérée, d’une pluralité de relations affines, une relation affine étant établie selon un modèle de régression linéaire appliqué à un groupe de jeux de données de référence auquel le jeu de données d’intérêt est affecté. Dans cet exemple, l’installation électrique d’intérêt est considérée comme ayant un profil de consommation hybride entre ceux des groupes d’installations électriques de référence les plus similaires. Le procédé peut comprendre : - segmenter temporellement les jeux de données, un segment d’un jeu de données étant indicatif de l’évolution temporelle de la consommation ou prosommation de l’installation électrique correspondante sur une portion de la période passée, - associer chaque segment à un identifiant de la portion correspondante de ladite période passée, - entraîner une intelligence artificielle sur la base des segments de jeux de données de référence associés aux identifiants de portion, et affecter le jeu de données d’intérêt à au moins un des groupes de jeux de données de référence formés peut comprendre : - fournir, en entrée de l’intelligence artificielle préalablement entraînée, un segment du jeu de données d’intérêt et l’identifiant de portion associé, et - obtenir, en sortie, une affectation du jeu de données d’intérêt à au moins un des groupes de jeux de données de référence formés. Cette segmentation temporelle permet d’affecter de manière plus pertinente le jeu de données d’intérêt à un groupe de jeux de données de référence. En effet, de nombreuses installations électriques ont un profil de consommation / prosommation très variable au cours de l’année. Il est donc plus pertinent de procéder à l’affectation sur la base d’une comparaison entre la consommation mensuelle de l’installation d’intérêt en janvier et la consommation mensuelle d’installations de référence entre décembre et février par exemple plutôt qu’entre mai et septembre. Le modèle de régression linéaire peut être un modèle bayésien hiérarchique. Les inventeurs ont obtenu de bons résultats avec un tel modèle, mais toute autre méthode alternative de régression linaire, par exemple le lasso, est applicable. Prédire une quantité d’énergie injectée au réseau ou soutirée du réseau par l’installation d’intérêt, à une date future, sur la base de la loi marginale a posteriori peut comprendre : - construire, sur la base de ladite loi marginale a posteriori, une loi prédictive de ladite quantité d’énergie en fonction d’une valeur prévisionnelle d’une température extérieure, - obtenir une valeur prévisionnelle de la température extérieure au niveau de l’installation d’intérêt à la date future, et - prédire ladite quantité d’énergie à partir de ladite loi prédictive et de ladite valeur prévisionnelle. Cet exemple se focalise sur la température extérieure comme variable étroitement liée à la consommation électrique de l’installation d’intérêt, ce qui est vérifié en pratique pour les habitations, dans la mesure où les équipements électriques de chauffage et de climatisation ont une consommation élevée. Bien évidemment, il n’est pas exclu que d’autres variables, dont une valeur prévisionnelle est également supposée disponible, puissent également avoir une influence déterminante sur la consommation ou prosommation d’une installation d’intérêt et d’un groupe d’installations de référence auquel elle est affectée. Par exemple, une prévision d’ensoleillement est directement liée à une prévision de production d’électricité par une installation équipée de moyens de production photovoltaïques. D’autres caractéristiques, détails et avantages apparaîtront à la lecture de la description détaillée ci-après, et à l’analyse des dessins annexés, sur lesquels : Fig. 1 décrit le fonctionnement d’un auto-encodeur et son utilisation pour la réduction de dimension de courbes de charge, selon un exemple de réalisation. Fig. 2 représente une pluralité de groupes de jeux de données de référence dans un espace de dimension réduite, selon un exemple de réalisation. Fig. 3 représente un modèle d’affectation d’un jeu de données d’intérêt à un ou plusieurs groupes de jeux de données de référence, selon un exemple de réalisation où ce modèle est un réseau de neurones à double entrée. Fig. 4 est un diagramme d’un modèle bayésien hiérarchique applicable, dans un exemple de réalisation, à la détermination d’une loi a posteriori informative, relativement à un groupe de jeux de données de référence avec un jeu de variables explicatives, une telle loi a posteriori convenant pour construire une loi a priori d’un modèle bayésien hiérarchique appliqué au jeu de données d’intérêt avec les mêmes variables explicatives. Fig. 5 représente, sous la forme d’un ordinogramme, un algorithme général d’un programme informatique convenant, selon un exemple de réalisation, pour prédire une consommation, pour une date future, d’une installation d’intérêt raccordée à un réseau électrique aux fins d’équilibrer le réseau électrique à l’échelon local à la date future. Fig. 6 est un exemple d’historique de consommation d’une installation d’intérêt, sous la forme d’une courbe de charge au pas journalier sur une période de 37 jours. Fig. 7 représente les prévisions journalières de consommation jusqu’à 22 jours de l’installation d’intérêt évoquée dans l’exemple de la , selon un exemple de réalisation de l’invention. Fig. 8 représente les prévisions journalières de consommation jusqu’à 22 jours de l’installation d’intérêt évoquée dans l’exemple de la , selon une méthode connue, dite « fréquentiste ». Fig. 9 représente un exemple de dispositif de traitement de données convenant pour la mise en œuvre du procédé selon l’invention. Procédé d’équilibrage entre une énergie totale injectée et une énergie totale soutirée à un échelon local dans un réseau électrique, le procédé comprenant : - obtenir un jeu de données d’intérêt indicatif d’une évolution temporelle d’une consommation ou prosommation d’une installation électrique d’intérêt raccordée au réseau électrique sur une période passée supérieure ou égale à une semaine et inférieure à une année, - par une analyse bayésienne individuelle du jeu de données d’intérêt, l’analyse bayésienne individuelle utilisant une loi a priori définissant un hyperparamètre du jeu de données d’intérêt, établir une loi marginale a posteriori de l’hyperparamètre, la loi a priori comportant au moins une relation affine, établie selon un modèle de régression linéaire, entre un ensemble de variables expliquées x i et une variable explicative y, une variable expliquée étant déterminée à partir d’un jeu de données de référence indicatif d’une évolution temporelle d’une consommation ou prosommation d’une installation électrique sur une période passée supérieure ou égale à une année, - prédire une quantité d’énergie injectée au réseau ou soutirée du réseau par l’installation d’intérêt, à une date future, sur la base de la loi marginale a posteriori, - selon la quantité d’énergie prédite, mettre préalablement à disposition un moyen d’injection et/ou de soutirage d’énergie apte à contribuer à équilibrer l’énergie totale injectée et l’énergie totale soutirée, à la date future et audit échelon local, dans le réseau électrique, et - à la date future, équilibrer l’énergie totale injectée et l’énergie totale soutirée audit échelon local dans le réseau électrique en utilisant, au moins, le moyen préalablement mis à disposition. Procédé selon la revendication 1, dans lequel le jeu de données d’intérêt est dérivé d’une série temporelle courte associée à l’installation électrique d’intérêt, la série temporelle courte comprenant une pluralité de paires de données indicatives d’une consommation électrique de l’installation associée au cours d’une succession d’intervalles temporels élémentaires passés. Procédé selon la revendication 1 ou 2, comprenant : - obtenir un ensemble de jeux de données de référence, - partitionner l’ensemble de jeux de données de référence sur la base d’un critère de similitude de manière à former une pluralité de groupes de jeux de données de référence, et dans lequel la relation affine est établie selon un modèle de régression linéaire appliqué à l’un des groupes de jeux de données de référence. Procédé selon la revendication 3, comprenant : - affecter le jeu de données d’intérêt à un des groupes de jeux de données de référence formés, et dans lequel la relation affine est établie selon un modèle de régression linéaire appliqué au groupe de jeux de données de référence auquel le jeu de données d’intérêt est affecté. Procédé selon la revendication 3, comprenant : - affecter le jeu de données d’intérêt à plusieurs groupes de jeux de données de référence formés, et dans lequel la loi a priori comporte une somme pondérée d’une pluralité de relations affines, une relation affine étant établie selon un modèle de régression linéaire appliqué à un groupe de jeux de données de référence auquel le jeu de données d’intérêt est affecté. Procédé selon la revendication 4 ou 5, comprenant : - segmenter temporellement les jeux de données, un segment d’un jeu de données étant indicatif de l’évolution temporelle de la consommation ou prosommation de l’installation électrique correspondante sur une portion de la période passée, - associer chaque segment à un identifiant de la portion correspondante de ladite période passée, - entraîner une intelligence artificielle sur la base des segments de jeux de données de référence associés aux identifiants de portion, et dans lequel affecter le jeu de données d’intérêt à au moins un des groupes de jeux de données de référence formés comprend : - fournir, en entrée de l’intelligence artificielle préalablement entraînée, un segment du jeu de données d’intérêt et l’identifiant de portion associé, et - obtenir, en sortie, une affectation du jeu de données d’intérêt à au moins un des groupes de jeux de données de référence formés. Procédé selon l’une des revendications 3 à 6, dans lequel le modèle de régression linéaire est un modèle bayésien hiérarchique. Procédé selon l’une des revendications 1 à 7, dans lequel prédire une quantité d’énergie injectée au réseau ou soutirée du réseau par l’installation d’intérêt, à une date future, sur la base de la loi marginale a posteriori comprend : - construire, sur la base de ladite loi marginale a posteriori, une loi prédictive de ladite quantité d’énergie en fonction d’une valeur prévisionnelle d’une température extérieure, - obtenir une valeur prévisionnelle de la température extérieure au niveau de l’installation d’intérêt à la date future, et - prédire ladite quantité d’énergie à partir de ladite loi prédictive et de ladite valeur prévisionnelle. Programme d’ordinateur comprenant des instructions de code de programme pour l’exécution du procédé selon l’une des revendications 1 à 8, lorsque ledit programme est exécuté sur un circuit de traitement de données. Support d’enregistrement non transitoire, lisible par un processeur, sur lequel sont enregistrées les instructions de code du programme d’ordinateur selon la revendication 9. Circuit de traitement de données comprenant un processeur connecté à un support d’enregistrement non transitoire, le circuit de traitement de données étant configuré pour : - obtenir un jeu de données d’intérêt indicatif d’une évolution temporelle d’une consommation ou prosommation d’une installation électrique d’intérêt raccordée au réseau électrique sur une période passée supérieure ou égale à une semaine et inférieure à une année, - par une analyse bayésienne individuelle du jeu de données d’intérêt, l’analyse bayésienne individuelle utilisant une loi a priori définissant un hyperparamètre du jeu de données d’intérêt, établir une loi marginale a posteriori de l’hyperparamètre, la loi a priori comportant au moins une relation affine, établie selon un modèle de régression linéaire, entre un ensemble de variables expliquées x i et une variable explicative y, une variable expliquée étant déterminée à partir d’un jeu de données de référence indicatif d’une évolution temporelle d’une consommation ou prosommation d’une installation électrique sur une période passée supérieure ou égale à une année, - prédire une quantité d’énergie injectée au réseau ou soutirée du réseau par l’installation d’intérêt, à une date future, sur la base de la loi marginale a posteriori, - selon la quantité d’énergie prédite, mettre préalablement à disposition un moyen d’injection et/ou de soutirage d’énergie apte à contribuer à équilibrer l’énergie totale injectée et l’énergie totale soutirée, à la date future et audit échelon local, dans le réseau électrique, et - à la date future, équilibrer l’énergie totale injectée et l’énergie totale soutirée audit échelon local dans le réseau électrique en utilisant, au moins, le moyen préalablement mis à disposition.