Brevet FR3151406A1 — publié le 20250124

Procédé d’estimation d’au moins une puissance consommée par un sous-ensemble Procédé de détermination d’une puissance électrique consommée par un sous-ensemble d’un groupe (G) comprenant au moins un sous-ensemble, chaque sous-ensemble du groupe (G) comprenant au moins un équipement électrique d’un ensemble (E) d’équipements électriques, pendant une période comprenant une pluralité de périodes élémentaires, le procédé étant mis en œuvre par ordinateur et comprenant : estimer la puissance électrique consommée par le sous-ensemble en utilisant : des durées individuelles élémentaires de fonctionnement de chaque sous-ensemble du groupe (G) pendant les périodes élémentaires respectives et, des consommations énergétiques totales élémentaires de l’ensemble (E) pendant les périodes élémentaires respectives. Figure pour l’abrégé : Fig.2 Procédé d’estimation d’au moins une puissance consommée par un sous-ensemble Domaine de l’invention Le domaine de l’invention est celui de la surveillance de la puissance consommée par un ensemble d’équipements. Un but de ce type de surveillance est d’identifier les dérives de puissance afin de pouvoir agir sur ces dérives pour améliorer l’efficacité énergétique de l’ensemble d’équipements. L’invention s’applique à toute installation industrielle comprenant plusieurs équipements consommateurs d’énergie et dont la part de consommation énergétique est comparable entre équipements. Par exemple, l’invention peut s’appliquer aux unités de production d’eau potable, aux unités de tri et de valorisation et de transformation des déchets et aux stations d’épuration aussi appelées STEP dans la présente demande de brevet. Par exemple, à l’heure actuelle, la plupart des stations d’épuration sont équipées de compteurs électriques permettant de surveiller la consommation d’énergie de manière globale au niveau de la station, c’est-à-dire de l’ensemble d’équipements de la station. Afin d’identifier les équipements les plus consommateurs et de détecter les dérives de puissance des équipements respectifs, il est nécessaire de pouvoir surveiller la consommation électrique au niveau de chacun des équipements. Cependant, l'installation d'un compteur d'énergie électrique sur chaque équipement d’une STEP est un investissement considérable. En effet, la surveillance de la consommation individuelle des équipements d’une STEP nécessite en moyenne 20 compteurs d’énergie électrique (entre 5 et 80 par STEP), et l’installation d’un compteur d’énergie électrique coûte en moyenne 1000 euros. État de la technique On connaît des solutions d’estimation de la puissance consommée par les équipements respectifs uniquement à partir des puissances nominales de ces équipements qui sont données par les fournisseurs, en prévoyant une marge sur ces puissances, tout comme proposé dans le document “Consommation énergétique du traitement intensif des eaux usées en France : état des lieux et facteurs de variation” - Sticker et Al, décembre 2017, IRSTEA. Toutefois, ces solutions ne permettent pas d’identifier les dérives de puissance consommée par les différents équipements. Un but de l’invention est de limiter au moins un des inconvénients précités. A cet effet l’invention a pour objet un procédé d’estimation d’une puissance électrique consommée par un sous-ensemble d’un groupe d’au moins un sous-ensemble, chaque sous-ensemble du groupe comprenant au moins un équipement électrique d’un ensemble d’équipements électriques, pendant une période comprenant une pluralité de périodes élémentaires, le procédé étant mis en œuvre par ordinateur et comprenant : estimer la puissance électrique consommée par le sous-ensemble en utilisant : des durées individuelles élémentaires de fonctionnement de chaque sous-ensemble du groupe pendant les périodes élémentaires respectives et, des consommations énergétiques totales élémentaires de l’ensemble pendant les périodes élémentaires respectives. Avantageusement, le procédé comprend : déterminer les durées individuelles élémentaires de fonctionnement de chaque sous-ensemble du groupe pendant les périodes élémentaires respectives, déterminer les consommations énergétiques totales élémentaires de l’ensemble pendant les périodes élémentaires respectives. Chacune de ces étapes peut consister à recevoir les valeurs consommations énergétiques totales élémentaires et/ou durées individuelles élémentaires de fonctionnement et/ou à calculer les consommations énergétiques totales élémentaires et/ou durées individuelles élémentaires de fonctionnement à partir de valeurs reçues et/ou de mesures reçues. Avantageusement, l’étape d’estimation de la puissance électrique comprend : déterminer, à partir des consommations énergétiques totales élémentaires et des durées individuelles élémentaires de fonctionnement, un ensemble d’au moins un paramètre d’un modèle paramétrique modélisant : une distribution, sur les périodes élémentaires, de valeurs de puissances individuelles élémentaires consommées, pendant les périodes élémentaires respectives, de chaque sous-ensemble du groupe, pour chaque période élémentaire, la consommation énergétique totale élémentaire pendant la période élémentaire, par une somme d’une éventuelle constante et de la consommation énergétique individuelle élémentaire de chaque sous-ensemble du groupe pendant la période élémentaire. Avantageusement, au moins lorsqu’un nombre d’activation/désactivation d’au moins un sous-ensemble du groupe pendant l’ensemble des périodes élémentaires est supérieur à un seuil principal, le modèle est un modèle graphique probabiliste. Avantageusement, le modèle paramétrique modélise des valeurs des puissances individuelles élémentaires consommées, pendant les périodes élémentaires respectives : de chaque sous-ensemble d’un premier sous-groupe du groupe par une distribution multimodale et/ou de chaque sous-ensemble d’un deuxième sous-groupe du groupe par une distribution unimodale. Avantageusement, le procédé comprend les étapes suivantes : regrouper des sous-ensembles du groupe de sorte que le premier sous-groupe est constitué de chaque sous-ensemble du groupe présentant un nombre d’activation/désactivation pendant l’ensemble des périodes élémentaires supérieur à un seuil principal prédéterminé et le deuxième sous-groupe est constitué de chaque sous-ensemble présentant un nombre d’activation/désactivation pendant l’ensemble des périodes élémentaires inférieur ou égal au seuil principal. Avantageusement, le procédé comprend l’étape suivante : déterminer un nombre de sous-ensembles du premier sous-groupe de sorte que le modèle est un modèle graphique probabiliste uniquement lorsque le premier sous-groupe est non vide. Avantageusement, au moins lorsqu’aucun sous-ensemble du groupe ne présente un nombre d’activation/désactivation pendant l’ensemble des périodes élémentaires supérieur à un seuil principal prédéterminé, le modèle paramétrique est un modèle linéaire. Avantageusement, le procédé comprend l’étape suivante : déterminer un nombre de sous-ensemble présentant un nombre d’activation/désactivation pendant l’ensemble de périodes élémentaires supérieur au seuil principal, de sorte que le modèle paramétrique est linéaire uniquement lorsqu’aucun sous-ensemble du groupe ne présente un nombre d’activation/désactivation pendant l’ensemble de périodes élémentaires supérieur au seuil principal. Avantageusement, le procédé comprend une étape de regroupement préalable des équipements de l’ensemble selon un critère de corrélation entre des états des équipements, en utilisant des informations d’état des équipements respectifs, de sorte à former ledit le groupe d’au moins un sous-ensemble. Avantageusement, le procédé comprend une étape d’estimation initiale de la consommation énergétique d’un autre ensemble d’au moins un autre équipement à partir d’une puissance nominale de l’autre équipement et d’informations d’état de l’autre équipement. Avantageusement, le procédé comprend une étape de vérification initiale mise en œuvre pour chaque équipement d’un ensemble global comprenant chaque équipement de l’ensemble, consistant à vérifier si l’équipement respecte un ensemble d’au moins un critère d’importance en utilisant une puissance nominale prédéterminée de l’équipement et/ou d’informations d’état de l’équipement, l’autre ensemble d’au moins un autre équipement étant constitué de chaque équipement de l’ensemble ne respectant pas l’ensemble d’au moins un critère d’importance. Avantageusement, le procédé comprend préalablement à l’étape d’estimation, une étape d’identification de chaque équipement de l’ensemble global présentant une durée individuelle totale de fonctionnement inférieure ou égale à une portion maximale prédéterminée ou supérieure ou égale à une portion minimale prédéterminée de la durée T, et une étape de retrait de chaque équipement identifié lors de l’étape d’identification de l’ensemble global. L’invention se rapporte également à un produit-programme d’ordinateur stocké dans un support non transitoire lisible par ordinateur, ledit produit de programme d’ordinateur comprenant des instructions de code qui, lorsque le programme est exécuté par un ordinateur, amènent l’ordinateur à exécuter le procédé selon l’invention. L’invention se rapporte également à un dispositif de traitement de données comprenant un processeur configuré pour exécuter un procédé selon l’invention. L’invention se rapporte également à un système industriel comprenant : un ensemble d'équipements comprenant un groupe d’au moins un sous-ensemble, chaque sous-ensemble du groupe comprenant au moins un équipement électrique d’un ensemble d’équipements électriques, un compteur électrique, une unité de commande des équipements électriques apte à activer et désactiver chaque équipement de l’ensemble, une unité de calcul configurée pour mettre en œuvre le procédé selon l’invention, pour d’estimer une puissance électrique consommée par un sous-ensemble du groupe , les consommations énergétiques totales élémentaires des durées individuelles élémentaires de fonctionnement de chaque sous-ensemble du groupe pendant les périodes élémentaires étant issues de mesures d’énergie délivrées par le compteur électrique et les durées individuelles élémentaires de fonctionnement de chaque sous-ensemble du groupe pendant les périodes élémentaires respectives étant issues de l’unité de commande. Brève description des figures La représente schématiquement les équipements d’une station d’épuration selon un exemple de réalisation, La représente schématiquement un exemple de système industriel selon l’invention, La représente un ordinogramme des étapes d’un procédé selon un exemple de réalisation de l’invention, La représente schématiquement un exemple de réseau bayésien modélisant une consommation énergétique élémentaire et des puissances individuelles élémentaires individuellement et l’une par rapport aux autres, La représente un ordinogramme d’étapes d’un algorithme d’approximation stochastique d’espérance-maximisation selon un exemple de réalisation. Description détaillée La présente invention se rapporte à un procédé, mis en œuvre par ordinateur, d’estimation de la consommation électrique d'équipements d'un ensemble global EG d’équipements pendant une période de surveillance prédéterminée notée T. Par puissance, on entend puissance électrique dans la présente demande de brevet. Equipements et système industriel L’ensemble global EG d’équipements EQ m avec m entier et m compris entre 1 et M comprend, par exemple, des équipements d’un système industriel, par exemple une STEP ou d’un sous-ensemble d’équipements d’une STEP. Une station d'épuration (STEP) comprend plusieurs équipements et unités fonctionnelles permettant le traitement des eaux usées municipales et/ou industrielles en intensifiant les processus naturels. Ces équipements varient selon la taille de la station d'épuration, le niveau de traitement requis et les technologies spécifiques utilisées. L’ensemble global EG réalise cette fonction. Une STEP comprend classiquement une unité de prétraitement UPT qui vise à éliminer les débris solides, les matières grossières et les éléments indésirables de l'eau brute avant de procéder aux étapes de traitement principales. Les étapes de prétraitement et les équipements peuvent varier en fonction de la conception spécifique de la station d'épuration par exemple: une pompe E 1 assurant via un poste de relevage l’alimentation d’équipements E 2 comprenant, par exemple, un dégrilleur afin d’éliminer les différents types de débris de différentes tailles et/ou un dessableur/déshuileur permettant de séparer les sables des matières flottantes (huiles, graisses et/ou des hydrocarbures) et/ou un laveur de sable et/ou un dispositif de traitement biologique des graisses. Une STEP comprend avantageusement, mais non nécessairement, une unité de traitement primaire UTP. Cette étape permet classiquement d’éliminer les matières en suspension plus fines par des processus de floculation / coagulation / décantation et flottation - avec l'injection de réactifs chimiques en fonction du degré de traitement souhaité à l’aide par exemple d’un décanteur. Une STEP comprend classiquement une unité de traitement secondaire UTS utilisée pour effectuer des traitements des eaux usées par voie biologique et/ou physico-chimique, exploitant la capacité de certaines bactéries ou biomasse à éliminer les polluants dissous dans les eaux obtenues en sortie de l’unité de traitement primaire, tels que la pollution carbonée et/ou des composés azotés et/ou des composés phosphorés. L’unité de traitement secondaire UTS comprend, par exemple, au moins une source d'air sous pression, par exemple un surpresseur E 3 configuré pour injecter de l’air dans un des bassins de traitement biologique de l’unité secondaire UTS pour adapter les apports en oxygène aux variations de charges de pollution, et aux besoins de la biomasse pour le traitement des pollutions. Les biomasses sont ainsi mises en œuvre dans un ou plusieurs bassins de traitement biologique, sous différentes conditions (anoxiques, aérobies, anaérobies, etc.) convenant à leur métabolisme. Les biomasses se développent sous forme de boues biologiques libres (procédé à boues activées) ou sous la forme de biofilm (biomasse supportée par des supports à biofilm ou autosupportée, c’est-à-dire des boues granulaires). L’unité de traitement secondaire UTS comprend également au moins un agitateur E 4 pour mélanger les eaux et, par exemple, plusieurs aérateurs à brosse E 5 , E 6 pour les boues. L’unité de traitement tertiaire UTT met en œuvre une étape de séparation du mélange issu du (ou des) bassin(s) de traitement biologique et/ou physico-chimique. Elle permet ainsi de séparer d’une part des boues, et d’autre part des eaux épurées. Elle comprend un séparateur E 7 qui peut prendre la forme d’un système de flottation, d’un filtre, d’une membrane intégrée dans le bassin de traitement biologique, ou encore d’un décanteur externe au bassin de traitement biologique. Les eaux épurées peuvent subir un post-traitement (par exemple une filtration, UV, etc.) ou être utilisées directement en sortie du séparateur, ou encore rejetée en milieu naturel. La STEP comprend classiquement une unité de traitement des boues UB configurée pour assurer l’épaississement des boues extraites des unités (éventuelle UTP), UTS, UTT en augmentant leur concentration. L’épaississeur de boues peut être statique (gravitaire) ou dynamique. Cet épaississeur peut, par exemple, se présenter sous la forme d’une table d’égouttage, d’un système de centrifugation, d’un épaississeur gravitaire, d’un tambour ou encore d’un flottateur. Les boues épaissies provenant de l’unité de traitement des boues UB peuvent être traitées par exemple à l’aide de moyens sous la forme d’un hydrolyseur thermique, d’un digesteur, d’un équipement de déshydratation tel que des centrifugeuses, des filtres à bandes, des filtre-presses, suivi ou non d’une stabilisation chimique (chaulage) et/ou biologique (compostage) et/ou d’un séchage thermique et/ou une incinération. La STEP comprend avantageusement une unité de traitement des odeurs UTO provenant de l’unité de traitement secondaire UTS et des boues UB. Cette unité de traitement des odeurs UTO comprend, par exemple, au moins un ventilateur E 8 et/ou une tour de désodorisation E 9 et/ou une station de réactifs E 10 . La STEP peut également comprendre une unité de climatisation UC pour réguler la température des locaux de la STEP, par exemple des bureaux. La STEP comprend un équipement d’éclairage UE, permettant d’éclairer des locaux de la STEP. En variante, la STEP comprend une partie des équipements précités. La STEP peut comprendre d’autres équipements. L’invention s’applique aux équipements d’autres types d’usines. De façon non limitative, l’usine peut être une unité de valorisation énergétique. Une unité de valorisation énergétique est une usine alimentant un réseau de chaleur ou produisant de l'électricité grâce à l'incinération de déchets. Une telle unité comprend un ou plusieurs fours de combustion des déchets. Chaque four comprend un brûleur pour assurer la montée en température du foyer de la combustion jusqu’aux conditions d’incinération. Le four peut être à gaz ou électrique et, dans ce dernier cas, consommer de l'énergie électrique au démarrage du four. La chaleur des gaz et des fumées issus de la combustion (température entre 850 °C et 1000 °C) est avantageusement transférée, via au moins un équipement de transfert comprenant par exemple un ventilateur, à un fluide caloporteur (en général de l’eau) mis en circulation, via un système de circulation, dans une unité de valorisation, comprenant par exemple au moins une chaudière et/ou une turbine pour récupérer l’énergie calorifique et la valoriser, par exemple sous forme d'électricité ou de chaleur. L'unité de valorisation énergétique comprend avantageusement une unité de traitement des fumées issues de l'unité d'incinération pour capter les polluants compris dans les fumées avant le rejet des fumées traitées dans l’atmosphère. Chacune de ces unités comprend avantageusement au moins un ventilateur et/ou au moins une pompe pour faire circuler un fluide dans l'unité de valorisation énergétique. Ces équipements consomment de l'énergie électrique. L'unité de valorisation énergétique comprend avantageusement une unité de récupération des mâchefers, résidus solides de la combustion des déchets. Cette unité comprend classiquement des équipements de transfert mécaniques de ces mâchefers par exemple des tapis roulants qui sont consommateurs d'énergie électrique. Tout comme les STEP, une unité de valorisation énergétique comprend classiquement une unité de climatisation pour réguler la température des locaux de l'unité de valorisation énergétique par exemple des bureaux et une unité d’éclairage, permettant d’éclairer des locaux de l'unité de valorisation. En , on a représenté un exemple d’ensemble global EG d’équipements EQ m (m entier avec m = 1 à M) d’un système industriel SI. Cet ensemble global EG comprend, par exemple, des équipements d’une STEP, par exemple les équipements de l’unité de traitement secondaire UTS, les équipements EQ 1 , EQ 2 , EQ 3 , EQ 4 correspondant, par exemple, respectivement aux équipements E 3 , E 4 , E 5 , E 6 de la et l’unité d’éclairage UE de la notée EQ 5 sur la . Dans l’ensemble global EG d’équipements EQ m avec m = 1 à M, on considère un ensemble E d’équipements EQ i avec i = 1 à N, N étant inférieur ou égal à M, pris dans les équipements EQ m de l’ensemble global EG. Dans l’exemple non limitatif de la , M est égal à 5 et N est égal à 4. Dans le procédé selon l’invention, on considère un groupe G d’au moins un sous-ensemble SE j , avec j entier et j= 1 à J, J étant supérieur ou égal à 1 et inférieur ou égal à N. Chaque sous-ensemble SE j comprend au moins un équipement de l’ensemble E. Chaque équipement EQ i appartient à un seul des sous-ensembles SE j . Autrement dit, les sous-ensembles SE j sont disjoints. Dans l’exemple non limitatif de la , J = 2. Par ailleurs, dans l’exemple non limitatif de la , les équipements EQ m sont les équipements EQ i pour m= 1 à 4. Le système industriel SI comprend, par exemple, un compteur électrique CE, une unité de commande UCO et une unité de calcul UCA. Le compteur électrique CE est apte à faire des mesures ME(k) d’une énergie représentative de la consommation énergétique totale pendant différentes périodes élémentaires T k d’une période T. La période, notée T, comprend K périodes élémentaires notées T k de même durée élémentaire , avec K entier supérieur à 1. Avantageusement, la période T est constituée des K périodes élémentaires T k . De façon plus générale la période T comprend K périodes élémentaires T k . Dans une variante, la durée de la période T est supérieure à la somme des durées des périodes élémentaires. Par exemple, au moins deux périodes élémentaires de la période T sont espacées temporellement l’une de l’autre. K peut dépendre de la période de fourniture des informations utilisées dans le procédé selon l’invention. Dans un exemple non limitatif, la période T est de 1 mois et la durée élémentaire est de 10 minutes. La durée élémentaire est adaptée par l’homme du métier aux équipements de l’ensemble global et notamment à la fréquence moyenne de changement d’état (c’est à dire d’activation/désactivation) de ces équipements. L’unité de commande UCO est apte à commander chaque équipement de l’ensemble E pour le faire passer d’un état activé (i.e. en marche) à un état désactivé (i.e. à l’arrêt), et inversement. Cette unité de commande UCO est configurée pour délivrer des commandes d’activation/désactivation des équipements respectifs ou, au moins, des sous-ensembles d’équipements de l’ensemble E de sorte à activer/désactiver individuellement les équipements respectifs. Avantageusement, l’unité de commande UCO est apte à régler le niveau de fonctionnement des équipements de l’ensemble E, par exemple la vitesse d’un moteur, ou le niveau de puissance d’un surpresseur (puissance maximale ou non). Avantageusement, l’unité de calcul UCA dispose de durées individuelles élémentaires de fonctionnement a j (k) des sous-ensembles d’équipements respectifs SE j sur les périodes élémentaires respectives T k . Ces durées élémentaires de fonctionnement a j (k) peuvent être calculées par l’unité de calcul UCA à partir d’informations d’état permettant de calculer ces durées individuelles élémentaires de fonctionnement a j (k) reçues par l’unité de calcul UCA. Ces informations d’état sont, par exemple, transmises à l’unité de calcul UCA depuis l’unité de commande UCO. Ces informations d’état sont par exemple des instants d’activation/désactivation {tc m } des équipements EQ m ou les instants d’activation/désactivation {tc j } des sous-ensembles SE j respectifs de l’ensemble E sont transmis à l’unité de calcul UCA depuis l’unité de commande UCO et l’unité de calcul UCA est configurée pour calculer les durées élémentaires de fonctionnement t kj à partir des instants d’activation/désactivation considérés. Par instants d’activation d’un équipement ou d’un sous-ensemble d’équipements, on entend des instants de passage de l’équipement de son état inactif à son état actif et par instants de désactivation de l’équipement des instants de passage de l’équipement de son état actif à son état inactif. Par instants d’activation/désactivation d’un équipement, on entend les instants d’activation et les instants de désactivation de l’équipement. Cela s’applique également aux sous-ensembles d’équipements. Dans un autre exemple, l’état (actif ou inactif) de chaque équipement ou de chaque sous-ensemble d’équipements SE j de l’ensemble E est transmis à intervalles de temps réguliers (plus courts que les périodes élémentaires T k à l’unité de calcul UCA pendant toute la durée T et constituent les informations d’état. L’unité de calcul UCA calcule les durées individuelles élémentaires de fonctionnement a j (k) à partir de ces états. En variante, l’unité de calcul UCA reçoit directement les durées élémentaires de fonctionnement a j (k) des sous-ensembles d’équipements SE j , sur la période élémentaire T k . L’unité de calcul UCA est configurée pour mettre en œuvre le procédé selon l’invention à partir de consommations énergétiques totales élémentaires CET(k) et des durées individuelles élémentaires de fonctionnement a j (k) des sous-ensembles SE j respectifs. Avantageusement, les durées individuelles élémentaires de fonctionnement a j (k) sont issues de l’unité de commande UCO. Avantageusement, les consommations énergétiques totales élémentaires CET(k) sont les mesures élémentaires ME(k) ou sont déterminées, par exemple par l’unité de calcul UCA, à partir de mesures élémentaires ME(k) respectives prélevées par le compteur électrique CE pendant les périodes élémentaires respectives T k . Par exemple, l’unité de calcul UCA est configurée pour estimer les consommations énergétiques totales élémentaires CET(k) à partir des mesures élémentaires ME(k) respectives délivrées par le compteur CE. Ces estimations sont alors les consommations énergétiques totales élémentaires CET(k) utilisées dans le procédé selon l’invention. Procédé selon l’invention Comme visible en , le procédé selon l’invention comprend une étape EPIND d’estimation d’au moins une puissance consommée par au moins un sous-ensemble SE j du groupe G, à partir : des durées individuelles élémentaires de fonctionnement a j (k) de chaque sous-ensemble SE j du groupe G pendant des périodes élémentaires T k respectives de la période T, et de consommations énergétiques totales élémentaires CET(k) pendant les périodes élémentaires T k respectives. Ce procédé ne nécessite pas l’utilisation d’un comportement fréquentiel d’une tension mesurée aux bornes de l’ensemble E ni d’un courant circulant au travers de cet ensemble E. Autrement dit, ce procédé utilise des durées individuelles élémentaires de fonctionnement a j (k) et des consommations énergétiques totales élémentaires CET(k), par exemple des mesures élémentaires de consommations énergétiques, sans utiliser de comportement fréquentiel d’une tension aux bornes de l’ensemble d’équipements ou d’un courant circulant au travers de cet ensemble d’équipements pour déterminer des puissances individuelles consommées par des sous-ensembles SE j d’équipements composant cet ensemble E. Un avantage est de permettre de distinguer les puissances consommées par différents sous-ensembles d’équipements ou équipements présentant des principes de fonctionnement similaires (compresseur, moteur, pompe) à l’origine de signatures fréquentielles similaires. Ce procédé est précis, peu coûteux, et particulièrement adapté à des ensembles d’équipements tels que des équipements d’usines, telles que des stations d’épuration. En effet, ce procédé nécessite uniquement la présence d’un compteur électrique CE permettant de générer des mesures ME(k) représentatives des consommations énergétiques totales élémentaires CET(k) de l’ensemble E pendant les périodes élémentaires respectives T k ou permettant à l’unité de calcul UCA d’estimer les consommations énergétiques totales élémentaires CET(k) de l’ensemble E pendant les périodes élémentaires respectives T k et la disposition, par l’unité de calcul UCA des durées individuelles élémentaires de fonctionnement a j (k) des sous-ensembles SE j d’équipements. . L’invention met à profit les instants d’activation/désactivation des différents équipements de l’ensemble, permettant le calcul des durées individuelles élémentaires de fonctionnement a j (k) classiquement disponibles dans une usine dans laquelle les équipements sont commandés de façon automatique, pour estimer les puissances élémentaires des équipements ou de sous-ensembles d’équipements. Un autre avantage du procédé est que l’étape d’estimation EPIND du procédé peut être mise en œuvre sans connaître la puissance nominale de chaque sous-ensemble. Autrement dit, dans une réalisation particulière, l’étape d’estimation EPIND n’utilise avantageusement pas de puissances nominales d’équipements ni de sous-ensembles d’équipements de l’ensemble E. Cette invention permet en outre de détecter une dégradation du rendement énergétique des sous-ensembles d’équipements. Dans la suite de la description on considère que l’ensemble E comprend plusieurs sous-ensembles, comprenant chacun au moins un équipement, que l’on appellera sous-ensembles d’équipements même si chacun d’eux peut comprendre un seul équipement. L’invention s’applique également lorsque l’ensemble E comprend un unique sous-ensemble et/ou qu’au moins un sous-ensemble comprend un seul équipement. Le procédé comprend avantageusement, mais non nécessairement, une étape de calcul d’au moins une consommation énergétique individuelle élémentaire d’au moins un sous-ensemble SE j pendant une période élémentaire T k , à partir de la puissance individuelle consommée pendant la période élémentaire et de la durée individuelle élémentaire de fonctionnement a j (k) du sous-ensemble SE j pendant une période élémentaire T k . Avantageusement, cette étape comprend, pour chaque sous-ensemble SE j , le calcul des consommations énergétiques individuelles élémentaires de ce sous-ensemble pendant les périodes élémentaires T k respectives. Désagrégation de l’énergie consommée Avantageusement, lors de l’étape d’estimation EPIND, on utilise un modèle paramétrique modélisant la consommation énergétique totale élémentaire CET(k) pendant chaque période élémentaire T k en une combinaison linéaire des consommations énergétiques élémentaires des sous-ensembles d’équipements SE j respectifs pendant la période élémentaire T k considérée. Par exemple, la valeur CET(k) de la consommation énergétique totale élémentaire pendant chaque période élémentaire T k est modélisée par une somme d’une éventuelle constante CST et des consommations énergétiques individuelles élémentaires CE j (k) des sous-ensembles respectifs SE j , pendant la période élémentaire T k . Le modèle modélise la consommation énergétique individuelle élémentaire CE j (k) d’un sous-ensemble SE j par un produit entre une puissance élémentaire consommée par le sous-ensemble SE j pendant la période T k et la durée individuelle élémentaire de fonctionnement a j (k) du sous-ensemble pendant la période élémentaire T k . Autrement dit, le modèle modélise la consommation énergétique individuelle élémentaire CE j (k) de la façon suivante : Par puissance individuelle élémentaire P j (k) consommée par un sous-ensemble d’équipements SE j , on entend la puissance électrique consommée par le sous-ensemble d’équipements SE j pendant la durée période élémentaire T k . Il s’agit, par exemple, de la puissance électrique absorbée par ce sous-ensemble pendant cette période élémentaire T k . Cette puissance individuelle élémentaire consommée est considérée comme fixe pendant la période élémentaire T k. La constante CST est, par exemple, l’énergie générée par des équipements dont l’état reste le même sensiblement sur toute la durée de la période T. Afin de répartir les consommations énergétiques totales élémentaires CET(k) sur les différents sous-ensembles SE j on fait avantageusement, lors de l’étape EPIND, un a priori sur les distributions des puissances individuelles élémentaires consommées P j (k), sur les périodes élémentaires T k , par les sous-ensembles SE j . En d’autres termes, le modèle paramétrique, modélise les distributions des puissances individuelles élémentaires consommées P j (k), sur les périodes élémentaires T k , par les sous-ensembles respectifs SE j . La détermination des puissances élémentaires consommées P j (k) par les sous-ensembles d’équipements SE j respectifs comprend donc la détermination des paramètres du modèle paramétrique qui optimise, selon un critère prédéterminé, la distribution des consommations énergétiques totales élémentaires CET(k) pendant les périodes élémentaires T k . En résumé, on répartit chaque consommation énergétique totale élémentaire CET(k) entre les différents sous-ensembles SE j en utilisant les durées élémentaires de fonctionnement a j (k) des différents sous-ensembles SE j et en déterminant les paramètres d’un modèle paramétrique modélisant : les distributions des puissances individuelles élémentaires P j (k) des sous-ensembles SE j par au moins un paramètre du modèle, et chaque consommation énergétique totale élémentaire CET(k) par une somme d’une éventuelle constante CST et des consommations énergétiques individuelles élémentaires CE j (k) des sous-ensembles respectifs SE j , pendant la période élémentaire T k . Cette étape sera décrite plus précisément dans la suite du texte. Modélisation de la consommation énergétique totale Le modèle modélise la consommation énergétique totale élémentaire pendant chaque période élémentaire T k par une somme d’une éventuelle constante CST et des consommations énergétiques individuelles élémentaires CE j (k) des sous-ensembles respectifs SE j , pendant la période élémentaire T k . Autrement dit, la consommation énergétique totale élémentaire est définie de la façon suivante : La valeur de la consommation énergétique totale élémentaire pendant la période élémentaire T k est une donnée d’entrée. Elle est, par exemple, mesurée par le compteur électrique CE ou estimée en fonction d’une mesure issue du compteur CE comme expliqué précédemment. Vérification initiale Un exemple non limitatif de réalisation du procédé selon l’invention est représenté en . Le procédé comprend avantageusement, une étape de vérification initiale VERI, mise en œuvre pour chaque équipement EQ m de l’ensemble global EG pour m entier allant de 1 à M, consistant à vérifier le respect d’un ensemble d’au moins un critère d’importance en termes de puissance et/ou de nombre d'activation/désactivation et, si au moins un critère de l’ensemble de l’équipement n’est pas respecté par ledit équipement EQ m , une étape d’estimation initiale EST1 de la consommation énergétique CE m de l’équipement EQ m . La vérification initiale VERI du respect de l’ensemble d’au moins un critère d’importance utilise une puissance nominale PN m prédéterminée de l’équipement EQ m et/ou des informations d’état de l’équipement EQ m pendant la période T ou les périodes élémentaires T k . La puissance nominale PN m est classiquement fournie par le constructeur ou accessible dans la documentation fournisseur. Dans l’exemple non limitatif de la , la vérification initiale VERI comprend une première vérification VERIa du respect d’un premier critère d’importance en termes de puissance à partir de la puissance nominale PN m de l’équipement EQ m . Le critère d’importance en termes de puissance, noté C1a dans la présente demande, est, par exemple, respecté uniquement lorsque la puissance nominale PN m de l’équipement EQ m est supérieure ou égale à un seuil de puissance prédéterminé SP. Avantageusement le seuil de puissance prédéterminé, noté SP dans la présente demande de brevet, est compris entre 1 % et 2 % de la puissance nominale moyenne des équipements EQ m de l’ensemble global EG. Cela permet d’exclure de l’ensemble E et donc des calculs précis de puissance, les équipements qui ont peu d’impact sur les dérives de consommation énergétique de par la faiblesse de leur puissance nominale. Par exemple, dans l’exemple de la , l’unité d’éclairage est peu puissante par rapport aux autres équipements de l’ensemble global EG et ne respecte donc pas ce critère C1a. Dans un exemple de réalisation non limitatif, le seuil est fixé 2 kW. Dans l’exemple non limitatif de la , la vérification initiale VERI comprend, uniquement lorsque le premier critère d’importance est respecté, une deuxième vérification VERIb du respect d’un critère d’importance en termes de nombre de changements d’états, à partir d’informations d’état, par exemple des instants d’activation/désactivation de l’équipement EQ m pendant la période T ou pendant les périodes élémentaires T k . Le critère d’importance en termes de nombre d’activation/désactivation d’états C1b est, par exemple, respecté uniquement lorsqu’un nombre de changements d’état, c’est à dire le nombre d’activation/désactivation, de l’équipement EQ m pendant la période T ou pendant l’ensemble des périodes T k , est supérieur ou égal à un seuil initial SI prédéterminé. Le nombre d’activation/désactivation d’un équipement pendant une période correspond au nombre de changements d'état entre l'état activé et l'état désactivé pendant toute la durée de la même période. C'est la somme du nombre d’activations et du nombre de désactivations obtenus pendant toute la durée de la même période. Le nombre d’activation/désactivation d’un équipement pendant l’ensemble des périodes élémentaires T k est la somme des nombres d’activation/désactivation correspondant aux différentes périodes élémentaires T k . Avantageusement, le seuil initial SI est compris entre 5 et 10. Cela permet d’éviter d’intégrer dans l’ensemble E des équipements pour lesquels le nombre de changements d’état n’est pas suffisant pour garantir une bonne performance des calculs statistiques. En variante, la vérification initiale VERI comprend uniquement une des deux vérifications VERIa ou VERIb. En variante, l’ordre des deux étapes de vérifications est inversé. On peut bien entendu envisager, en variante ou en sus, d’autres critères en fonction des informations disponibles. En variante, le procédé est dépourvu de la vérification initiale VERI. Estimation initiale L'estimation initiale EST1 est mise en œuvre pour chaque équipement E m ne respectant pas l’ensemble d’au moins un critère d’importance. Ces équipements forment un ensemble dit restant et noté ER de MR équipements résiduels, MR étant un entier compris entre 0 et M-1. Dans l’exemple de la , l’ensemble résiduel ER est constitué de l’unité d’éclairage UE. Cette étape est donc, par exemple, mise en œuvre uniquement lorsque l’ensemble restant ER n’est pas vide. L'estimation initiale EST1 de la consommation énergétique CE m d’un équipement EQ m utilise la puissance nominale PN m de l’équipement EQ m et une durée de fonctionnement totale T m de l’équipement EQ m lors de laquelle l’équipement considéré est à l’état actif pendant l’ensemble des périodes élémentaires pendant l’ensemble des périodes élémentaires T k . La durée de fonctionnement totale est, par exemple, calculée à partir des instants d’activation/désactivation de l’équipement EQ m pendant la période T ou de durées de fonctionnement élémentaires de l’équipement pendant les différentes périodes élémentaires T k . La durée totale de fonctionnement T m d’un équipement EQ m est, par exemple, donnée par la formule suivante : où est la durée élémentaire de fonctionnement pendant laquelle l’équipement EQ m est à l’état actif, pendant la k ieme période élémentaire T k , et est la durée élémentaire de chaque période élémentaire T k . L’estimation initiale EST1 comprend donc le calcul CD de la durée individuelle totale de fonctionnement de l’équipement EQ m à partir d’informations d’état, par exemple d’instants activation/désactivation, relatives à l’équipement EQ m . L'estimation initiale EST1 comprend ensuite un calcul CP1 d’un produit d’un facteur de correction FC prédéterminé, de la puissance nominale PN m de l’équipement EQ m et de la durée de fonctionnement T m de l’équipement EQ m pendant la période T ou l’ensemble des périodes élémentaires T k . Autrement dit, la consommation énergétique de l’équipement CE m pendant la période T ou pendant l’ensemble des périodes élémentaires T k est, par exemple estimée, lors de l’étape EST1 en utilisant la formule suivante : Le facteur de correction FC est une constante comprise entre 0,5 et 1 correspondant à un facteur entre une puissance réellement consommée et la puissance nominale. Le facteur de correction est, par exemple, égal à 0, 85. En variante et/ou en outre, l’étape d’estimation comprend l’estimation de la consommation énergétique individuelle élémentaire CE m (k) de l’équipement EQ m pendant au moins une période élémentaire T k . On utilise avantageusement la formule suivante : L’estimation initiale EST1 présente l’avantage d’être peu coûteuse en termes de calcul et rapide. En outre, cette estimation initiale permet de prendre en compte la consommation des équipements qui consomment une puissance faible comparativement aux autres équipements de l’ensemble global et dont l’estimation de puissance consommée par une méthode de résolution d’un modèle de régression linéaire ou probabiliste est peu précise. En effet, lorsque la variation de la puissance engendrée par un équipement est inférieure à la variation aléatoire de la valeur engendrée par un autre équipement, ces modèles ne sont pas aptes à différencier ces deux variations. Avantageusement, l'estimation initiale EST1 utilise la puissance nominale de chaque équipement. Avantageusement le procédé comprend ensuite une étape EST_CET d’estimation des consommations énergétiques totales élémentaires CET(k) par l’ensemble E à partir des mesures ME(k) et des consommations énergétiques individuelles élémentaires des équipements EQ m de l’ensemble restant ER. La consommation énergétique totale élémentaire CET(k) par l’ensemble E pendant la période élémentaire T k est alors la consommation énergétique mesurée pendant cette période élémentaire T k à laquelle on retire la somme des consommations énergétiques élémentaires des équipements de l’ensemble restant ER, c’est-à-dire : Ensemble E L’ensemble E d’équipements EQ i avec i = 1 à N, N étant inférieur ou égal à M, comprend avantageusement, lorsque la première étape de vérification VERI est mise en œuvre, uniquement les équipements de l’ensemble global EG respectant l’ensemble d’au moins un critère d’importance en termes de puissance et/ou de nombre d’activation/désactivation C1a, C1b. Ainsi, l’ensemble E comprend uniquement les équipements présentant une puissance significative au vu de l’ensemble d’équipements et/ou qui présentent des caractéristiques de changement d’état, et plus précisément la dynamique, nécessaires à une bonne estimation de leur puissance à partir de leurs informations de changements d’état. Dans l’exemple non limitatif de la , l’ensemble E ne comprend pas l’unité d’éclairage UE. En variante, l’ensemble E comprend tous les équipements EQ m , avec m = 1 à M. Autrement dit, l’ensemble E est l’ensemble EG. Par exemple, le procédé est dépourvu de l’étape de vérification initiale VERI. Regroupement préalable REG1 Avantageusement, le procédé comprend, comme représenté dans l’exemple non limitatif de la , un regroupement préalable REG1 des équipements EQ i de l’ensemble E selon un critère de regroupement préalable prédéterminé de sorte à former le groupe G composé d’au moins un sous-ensemble SE j avec j entier allant de 1 à J, J étant inférieur ou égal à N. Chaque sous-ensemble SE j du groupe G comprend au moins un équipement EQ i de l’ensemble E. Ce regroupement préalable REG1 est réalisé à partir des informations d’état des équipements EQ i de l’ensemble E. Le critère de regroupement préalable est avantageusement un critère de corrélation entre les états des équipements EQ i de l’ensemble E pendant toute la durée de l’ensemble des périodes élémentaires T k ou de la période T. On calcule, par exemple, pour chaque couple d’équipements de l’ensemble E, un coefficient de corrélation donné par : où X et Y sont les listes des états , et respectivement , d’un premier équipement et respectivement d’un deuxième équipement pendant la période T ou l’ensemble des périodes élémentaires T k . Ces n états et d’indice t, avec t entier allant de 1 à n, sont, par exemple, pris à intervalles de temps régulier. L’intervalle de temps est inférieur à la durée des périodes élémentaires. Chaque état ou prend la valeur 0 lorsque l’équipement est inactif et la valeur 1 lorsque l’équipement est actif. Un avantage est de permettre l’estimation d’une puissance individuelle élémentaire consommée et donc l’identification de dérives de puissance d’un ensemble d’équipements fonctionnant quasi-simultanément et donc difficilement distinguables comme nous le verrons par la suite. Dans l’exemple non limitatif de la , à l’issue de l’étape de regroupement préalable REG1 appliqué à l’ensemble global E composé des équipements EQ 1 à EQ 4 , on obtient deux sous-ensembles SE 1 et SE 2 composés respectivement des équipements EQ 1 à EQ 3 et de l’équipement EQ 4 correspondant par exemple respectivement aux équipements E 3 à E 5 et E 6 d’une unité de traitement secondaire UTS. Informations d’état d’un sous-ensemble SE Selon un exemple de réalisation, les informations d’état d’un sous-ensemble SE j sont les informations d’état d’un équipement du sous-ensemble. Par exemple, le nombre de changements d’états d’un sous-ensemble SE j pendant la durée T ou pendant une période élémentaire T k est le nombre de changements d’états d’un équipement du sous-ensemble pendant la période considérée. En variante, les informations d’état d’un sous-ensemble SE j sont obtenues à partir d’informations d’état de plusieurs équipements du sous-ensemble SE j , par exemple de tous les équipements du sous-ensemble SE j . Par exemple, les moyennes des informations d’état des équipements du sous-ensemble SE j . Il en est de même pour chaque durée élémentaire de fonctionnement d’un sous-ensemble SE j pendant une période élémentaire T k peut être, de façon non limitative, une moyenne des durées de fonctionnement des équipements du sous-ensemble pendant la même période élémentaire T k ou la durée élémentaire de fonctionnement d’un des équipements du sous-ensemble SE j pendant la période élémentaire. La durée individuelle totale de fonctionnement T j d’un équipement EQ j est, par exemple, donnée par la formule suivante : où est la durée élémentaire de fonctionnement pendant laquelle le sous-ensemble d’équipements SE j est à l’état actif, pendant la k ieme période élémentaire T k . Il en est de même pour le nombre d’activation/désactivation de chaque sous-ensemble SE j pendant une période donnée qui peut être, de façon non limitative, une moyenne des nombres d’activation/désactivation des équipements des sous-ensembles d’équipements qui le composent pendant cette période ou un nombre d’activation/désactivation d’un des équipements qu’il comprend pendant cette période. Le procédé comprend avantageusement une étape de détermination d’un nombre d’activation/désactivation, pendant la période T ou pendant l’ensemble des périodes T k , d’au moins un équipement à partir des informations d’état de cet équipement. Le procédé comprend avantageusement une étape de détermination d’un nombre d’activation/désactivation, pendant la période T ou pendant l’ensemble des périodes T k , d’au moins un sous-ensemble d’équipements à partir des informations d’état d’au moins un de ses équipements. Distribution des puissances individuelles élémentaires Le modèle paramétrique comprend un ensemble de paramètres comprenant un premier ensemble de paramètres modélisant les distributions respectives des valeurs des puissances élémentaires individuelles P j (k) des sous-ensembles SE j respectifs. L’étape d’estimation EPIND comprend la détermination des paramètres du modèle paramétrique. Le modèle graphique probabiliste présente l’avantage de ne pas nécessiter, pour obtenir des estimations précises des différentes puissances individuelles, de faire un a priori strict sur la distribution des valeurs de puissances élémentaires individuelles en ce sens qu’il permet l’utilisation de distributions générales telles que des distributions unimodales ou multimodales. En particulier, le modèle probabiliste ne nécessite pas de considérer que les puissances individuelles élémentaires de chacun des équipements sont fixes, c’est-à-dire sont les mêmes sur toute la période T. Il permet donc de détecter des dérives ayant lieu sur des durées plus courtes que sur une période T. Les puissances des sous-ensembles SE j sont des variables cachées (c'est-à-dire des variables inconnues du modèle graphique probabiliste). Le modèle est également défini par le fait que lorsque le sous-ensemble SE j est désactivé pendant toute la durée de la période T ou de l’ensemble des périodes élémentaires T k , la puissance individuelle élémentaire P j (k) du sous-ensemble SE j correspondant est égale à zéro. Par un sous-ensemble SE j désactivé pendant toute la durée de la période T, on entend un sous-ensemble SE j dont la durée individuelle de fonctionnement totale D j est nulle. Lorsque le sous-ensemble SE j est activé pendant au moins une partie de la période T ou de l’ensemble des périodes élémentaires, c’est à dire lorsque sa durée de fonctionnement est non nulle sur cette période ou ensemble de périodes, la distribution des valeurs de puissances élémentaires individuelles P j (k) de ce sous-ensemble SE j est modélisée par un modèle graphique paramétrique dont on cherche à déterminer les valeurs des paramètres. Les distributions des valeurs des puissances individuelles élémentaires des sous-ensembles SE j respectifs peuvent être multimodales ou unimodales. La distribution unimodale est définie par un ensemble de paramètres dit unimodaux. Un exemple de distribution unimodale des valeurs des puissances individuelles d’un sous-ensemble d’équipements SE j est une gaussienne ou loi normale . où les paramètres unimodaux sont qui est une moyenne de la loi normale et qui est un écart type de la loi normale. Un autre exemple de distribution unimodale des valeurs des puissances individuelles d’un sous-ensemble d’équipements SE j est une distribution gamma ou loi gamma , ) définie par les paramètres unimodaux suivants : , . est le paramètre de forme de la distribution gamma associée au sous-ensemble SE j . est le paramètre d’intensité de la distribution gamma associée au sous-ensemble SE j . Un exemple de distribution multimodale définie par des paramètres dits multimodaux est un mélange de lois gamma où est un entier et L est un entier supérieur à 1 et correspond au nombre de modes du mélange de lois gamma. Autrement dit, de façon générale, la distribution multimodale est un mélange de distributions de différents modes où est un entier avec allant de 1 à L. Le mélange de lois gamma est, par exemple, défini par un ensemble de paramètres dits multimodaux suivants : , , . est le paramètre de forme de la distribution du mode , c’est-à-dire du mode d’ordre , de la distribution associée au sous-ensemble SE j . est le paramètre d’intensité de la distribution du mode d’ordre de la distribution associée au sous-ensemble SE j . est le paramètre de poids du mode d’ordre dans la distribution associée au sous-ensemble SE j . Distribution des énergies totales élémentaires Avantageusement, l’ensemble de paramètres comprend également un deuxième ensemble d’au moins un paramètre définissant une distribution des consommations énergétiques totales élémentaires CET(k) pour k = 1 à K par un ou plusieurs paramètres et on définit avantageusement au moins un paramètre de cette distribution lors de l’étape de détermination des paramètres du modèle. Cette distribution est, par exemple, une gaussienne définie par les deux paramètres suivants : un écart type σ et une moyenne de la consommation énergétique élémentaire . Les valeurs des consommations énergétiques totales élémentaires CET(k) sont donc définies par une loi normale dépendant de ces deux paramètres. Un paramètre modélisant la distribution des valeurs de la consommation énergétique totale élémentaire CET(k) peut être prédéterminé, par exemple , alors que le ou les autres paramètres sont estimés lors de l’estimation des paramètres du modèle ou tous les paramètres peuvent être estimés lors de l’estimation des paramètres du modèle. Des types de distribution autres que les gaussiennes peuvent bien entendu être envisagées. On peut, par exemple, définir une distribution gamma ou un mélange de gamma. Modèle graphique probabiliste Au moins lorsqu’un nombre d’activation/désactivation d’au moins un sous-ensemble SE j pendant l’ensemble des périodes élémentaires T k est supérieur à un seuil principal prédéterminé, le modèle paramétrique est un modèle graphique probabiliste. Il est à noter que lorsque la période T est constituée des périodes élémentaires T k , le nombre d’activation/désactivation du sous-ensemble SE j pendant l’ensemble des périodes élémentaires T k est le nombre d’activation/désactivation pendant la période T ce qui n’est pas le cas lorsque la période T comprend un ensemble de périodes élémentaires dont la durée est inférieure à la durée totale (par exemple lorsqu’elles sont disjointes ou lorsqu’elles ne couvrent pas toute la durée T). Dans le mode de réalisation de la , le modèle paramétrique est un modèle graphique probabiliste uniquement lorsqu’un nombre d’activation/désactivation d’au moins un sous-ensemble SE j pendant l’ensemble des périodes élémentaires T k est supérieur à un seuil principal. Avantageusement, le seuil principal est supérieur au seuil initial comme nous le verrons par la suite. En variante, le seuil principal est le seuil initial. En variante, le seuil principal est nul. Autrement dit, on utilise un modèle graphique probabiliste, quels que soient les nombres d’activation/désactivation des différents sous-ensembles SE j . Le modèle graphique probabiliste est, par exemple, un réseau bayésien tel que représenté en figure 4, dans lequel les variables cachées , l’ensemble de paramètres, ainsi que les durées individuelles élémentaires de fonctionnement et la consommation énergétique totale élémentaire sont les nœuds NO du réseau. Ces nœuds NO sont reliés deux à deux par des arcs A tels que représentés en de sorte à définir le modèle paramétrique décrit précédemment. Avantageusement, l’étape d’estimation EPIND comprend une étape notée AL de mise en œuvre d’un algorithme d'approximation stochastique de maximisation de l'espérance aussi appelé SAEM, acronyme de l’expression anglo-saxonne “Stochastic Approximation of Expectation-Maximization”. Ce type d’algorithme est connu de l’homme du métier et sera décrit succinctement dans la demande de brevet. La mise en œuvre de l’algorithme SAEM comprend l’étape suivante : initialiser IN l’ensemble de paramètres, c’est à dire les valeurs des paramètres du modèle et des puissances individuelles élémentaires consommées pour k= 1 à K et pour j= 1 à J par les sous-ensembles d’équipements SE j , c'est-à-dire les valeurs des variables cachées. La valeur de chaque puissance individuelle élémentaire pour k= 1 à K d’un sous-ensemble donné SE j est, par exemple, initialisée à une somme d’une constante et des puissances nominales des équipements constituant le sous-ensemble SE j . La constante peut être nulle. En variante, les valeurs des puissances individuelles élémentaires sont initialisées à des valeurs comprises dans un intervalle de puissances prédéterminé, par exemple à une même valeur de puissance. Cette initialisation est, par exemple, effectuée de façon aléatoire. Les paramètres suivants peuvent, de façon non limitative, être initialisés de la façon suivante, lors de l’étape d’initialisation IN. Pour chaque sous-ensemble SE j dont la distribution des valeurs de puissances individuelles élémentaires est modélisée par un mélange de gamma défini par les paramètres suivants : , , , on initialise ces paramètres en utilisant les équations suivantes : où est l’espérance de la distribution du mode du sous-ensemble SE j et dont la valeur est initialisée à la puissance nominale du sous-ensemble SE j en multipliant par une variable présentant une valeur comprise dans un intervalle prédéterminé. L’intervalle prédéterminé s’étend, par exemple de 0,7 à 1, 3. La valeur est, par exemple, fixée de façon aléatoire au sein de l’intervalle. est l’écart type de la distribution du mode du sous-ensemble SE j et est initialisé à une constante, par exemple 1. = 1/ Nmode où Nmode est le nombre de modes du mélange de gamma. et sont calculés en utilisant les équations ci-dessus et les valeurs initiales de , et . Pour chaque sous-ensemble SE j dont la distribution des valeurs de puissances individuelles élémentaires est modélisée par une distribution gaussienne : , . est initialisé à une valeur où est une constante prédéterminée, par exemple 0,1 et où est la puissance nominale du sous-ensemble SE j . La puissance nominale de SE j est soit connue soit calculée à partir des puissances nominales des équipements constituant SE j . C’est, par exemple, la somme de ces puissances nominales. Pour la distribution des valeurs de la consommation énergétique élémentaires totales : est, par exemple, initialisée à 1. La valeur de est, par exemple, initialisée à la somme des consommations individuelles élémentaires estimées par les sous- ensembles SE j pendant la période élémentaire T k , calculée à partir des valeurs initiales de ces puissances individuelles élémentaires . La constante CST peut être initialisée à un centile prédéterminé d’une consommation énergétique élémentaire CET(k). La constante CST est, par exemple, fixée au 5ième centile de la consommation énergétique CET(k). L’étape AL de mise en œuvre de l’algorithme d’approximation stochastique d’espérance maximisation comprend l’ensemble d’étapes suivant EE répété, tant qu’un critère d’arrêt n’est pas respecté par les valeurs courantes des paramètres : générer GEN un ensemble P de valeurs des variables cachées distribuées, sur l’ensemble des périodes élémentaires T k , selon les distributions définies par les valeurs courantes des paramètres, calculer CAE l’espérance de la vraisemblance du modèle défini par les valeurs courantes de l’ensemble de paramètres, à partir de ces échantillons, mettre en œuvre EMA un estimateur d’un maximum de la vraisemblance des paramètres de sorte à mettre à jour les valeurs courantes des paramètres. Lors de la première mise en œuvre de l’ensemble d’étapes EE, les valeurs courantes des paramètres sont les valeurs initiales des paramètres définies lors de l’étape d’initialisation. L’ensemble P généré lors de l’étape de génération GEN comprend pour chaque sous-ensemble SE j , un ensemble de K valeurs de puissances individuelles élémentaires distribuées selon la distribution définie par les valeurs courantes des paramètres CET(k), , , et pour tout et étant un entier compris entre 1 et J. Cette étape est, par exemple, mise en oeuvre par un algorithme de Monte Carlo par chaîne de Markov aussi appelé MCMC (acronyme de l’expression anglaise “Markov chain Monte Carlo”), par exemple un algorithme de Monte Carlo Hamiltonien, également connus sous le nom de Monte Carlo Hybride, pour générer des échantillons des variables cachées distribuées, sur l’ensemble des périodes élémentaires T k , selon les distributions définies par les valeurs des paramètres courants. Dans un exemple de réalisation, lors de l’étape GEN, on met Q fois en œuvre un algorithme MCMC (où Q est un nombre entier supérieur à zéro) de façon à générer Q ensembles P de valeurs des variables cachées et l’ensemble P généré lors de l’étape GEN est une moyenne des Q ensembles générés. La vraisemblance du modèle défini par l’ensemble de paramètres est donnée par la formule suivante : où J est le nombre de sous-ensembles d’équipements SE j . K est le nombre de périodes élémentaires. est l’ensemble des paramètres de la distribution qui modélisent la distribution des puissances individuelles élémentaires de SE j . est une probabilité a priori de l’ensemble des paramètres . est une probabilité a posteriori d’un ensemble de puissances connaissant les paramètres des distributions du sous-ensemble SE j . est une probabilité a posteriori d’une puissance élémentaire consommée pendant la période élémentaire T k connaissant les puissances élémentaires ) des différents équipements pendant la période élémentaire T k . L’espérance de la vraisemblance est, par exemple, calculée en utilisant la formule suivante : où Q est le nombre de mises en oeuvre de l’algorithme MCMC, est la vraisemblance calculée lors de la qième mise en œuvre de l’algorithme MCMC pour générer les puissances avec q entier allant de 1 à Q. A l’issue de l’étape EMA, les valeurs courantes des paramètres sont celles qui maximisent la vraisemblance, selon l’estimateur mis en œuvre. Autrement dit, les valeurs courantes des paramètres sont celles qui permettent d’obtenir la valeur la plus élevée de la vraisemblance en mettant en œuvre l’estimateur. Il est à noter que la mise en œuvre de l’algorithme AL est à la fois une étape de détermination des valeurs des paramètres du modèle, c’est-à-dire une étape de paramétrisation du modèle, et des valeurs des variables cachées. Ces valeurs des paramètres du modèle sont les dernières valeurs courantes des paramètres générées lors de l’algorithme d’espérance maximisation. Autrement dit, ce sont les valeurs des paramètres obtenues lors de la dernière mise en œuvre de l’étape EMA. Les valeurs des puissances individuelles élémentaires sont également les dernières valeurs courantes de ces puissances, c’est-à-dire les valeurs obtenues lors de la dernière mise en œuvre de l’étape GEN . Le critère d’arrêt est, par exemple, respecté lorsque l’ensemble EE d’étapes a été mis en œuvre un nombre de fois égal à un nombre maximum prédéterminé, ce nombre étant un entier supérieur à 1. Dans une variante, le critère d’arrêt est un critère de différence entre les deux vraisemblances calculées lors de la dernière mise en œuvre de l’ensemble d’étapes et lors de la mise en œuvre précédente, inférieure ou égale à un seuil prédéterminé. Dans une variante, le critère d’arrêt est un critère de différence entre les deux vraisemblances calculées lors de la dernière mise en œuvre de l’ensemble d’étapes et lors de la mise en œuvre précédente inférieure ou égale à un seuil prédéterminé, pour un nombre minimum de mises en oeuvre successives de l’ensemble d’étapes. Le nombre minimum est avantageusement supérieur ou égal à 2. Regroupement REG2 Dans un mode particulier de réalisation, l’étape EPIND comprend un regroupement secondaire REG2 des sous-ensembles SE j du groupe G: en un premier sous-groupe G1 constitué de chaque sous-ensemble ayant un nombre d’activation/désactivation, pendant l’ensemble des périodes élémentaires T k , supérieur à un seuil principal, et en un deuxième sous-groupe G2 constitué de chaque sous-ensemble ayant un nombre d’activation/désactivation, pendant l’ensemble des périodes élémentaires T k , est inférieur ou égal au seuil principal. Cette étape REG2 est réalisée en utilisant les nombres d’activation/désactivation, pendant l’ensemble des périodes élémentaires T k , des sous-ensembles SE j respectifs du groupe G. Chacun de ces groupes G1, G2 peut être vide ou constitué de tous les sous-ensembles SE j du groupe G. Avantageusement, la distribution des valeurs des puissances individuelles élémentaires consommées par chaque sous-ensemble du premier groupe G1 est modélisée par une distribution multimodale et la distribution des valeurs de la puissance de chaque sous-ensemble du deuxième groupe G2 est modélisée par une distribution unimodale. Ces distributions sont, par exemple, utilisées dans le modèle et donc lors de la mise en oeuvre de l’algorithme d’espérance maximisation pour déterminer les valeurs des paramètres et des variables cachées du modèle. En variante, le procédé est dépourvu de regroupement secondaire. Dans ce dernier cas, les distributions, utilisées dans le modèle, des valeurs des puissances individuelles élémentaires de tous les équipements peuvent être unimodales ou multimodales. Modèle de régression linéaire REGL Dans le mode de réalisation non limitatif de la , le procédé comprend une étape DNB de détermination du nombre de sous-ensembles SE j présentant un nombre d’activation/désactivation pendant l’ensemble des périodes élémentaires T k , supérieur au seuil principal. On détermine par exemple le nombre de sous-ensembles compris dans le premier groupe G1. Lorsqu’aucun sous-ensemble SE j du groupe G ne présente un nombre d’activation/désactivation pendant l’ensemble des périodes élémentaires T k pendant supérieur au seuil principal, c’est-à-dire lorsque le premier groupe G1 est vide, le modèle paramétrique est un modèle de régression linéaire. L’étape d’estimation EPIND comprend la mise en œuvre REGL d’un algorithme d’estimation de paramètres du modèle de régression linéaire. L’utilisation du modèle linéaire permet d’estimer les puissances élémentaires individuelles même dans le cas où le nombre d’informations (nombre d’activation/désactivation) des sous-ensembles respectifs est limité. Par ailleurs, le fait d’utiliser ce modèle linéaire uniquement lorsqu’aucun sous-ensemble ne respecte le critère du nombre de changements d’état présente l’avantage de ne pas dégrader l’estimation des puissances des sous-ensembles multimodaux. Par ailleurs, les algorithmes d’estimation de paramètres d’un modèle de régression linéaire sont relativement aisés à mettre en œuvre ce qui permet de limiter le coût en termes de calculs et permettent d’obtenir sensiblement les mêmes résultats que l’utilisation d’un algorithme pour déterminer les paramètres d’un modèle graphiste probabiliste lorsque les équipements sont unimodaux. Dans ce type de modèle paramétrique, on suppose que les puissances élémentaires individuelles sont considérées comme fixes sur la durée T, c'est-à-dire que les puissances élémentaires individuelles de chaque sous-ensemble sont les mêmes pendant toutes les périodes élémentaires, c'est-à-dire quel que soit K. Autrement dit, chaque sous-ensemble SE j présente une puissance individuelle P j fixe sur l’ensemble des périodes élémentaires ou pendant toute la durée T. Dans un exemple de réalisation, le modèle de régression linéaire modélise l’énergie totale consommée pendant la période élémentaire T k par une somme d’une constante et des énergies consommées : où CST est une constante, et est la durée de fonctionnement du sous-ensemble SE j pendant la période élémentaire T k. Les paramètres du modèle linéaire sont et . L’algorithme d’estimation des paramètres du modèle de régression linéaire est, par exemple, un algorithme de résolution du modèle de régression linéaire par une méthode des moindres carrés ou un algorithme des moindres carrés. Cet algorithme est un algorithme d’optimisation qui calcule, pour les sous-ensembles SE j une estimation de leurs puissances individuelles P j , qui minimisent la grandeur suivante : La méthode est, par exemple, une méthode des moindres carrés non négative, aussi appelée « Non-negative least squares » ou NNLS en terminologie anglo-saxonne. Dans cette méthode, on contraint la valeur de la puissance individuelle P j à être une valeur positive. En variante, la valeur de la puissance individuelle P j est contrainte à se trouver dans un intervalle prédéterminé : Avantageusement, la méthode des moindres carrés est sous-contrainte. Cette méthode est aussi appelée « constraint least squares » en terminologie anglo-saxonne. Cela permet de limiter l’espace des solutions. est une puissance nominale, prédéterminée, du sous-ensemble SE . n1 et n2 sont des paramètres prédéterminés positifs tels que n2 supérieur à n1. n1 est positif et inférieur ou égal à 1 et n2 est positif et supérieur à 1. Les valeurs sont fixées en fonction de la capacité de chaque sous-ensemble à fonctionner à une puissance éloignée de sa puissance nominale. Par exemple n1 est égal à 0,5 et n2 est égal à 2. L’étape de EPIND comprend avantageusement, mais non nécessairement, une étape de calcul ESTE des énergies élémentaires E j consommées par les sous-ensembles SE j respectifs à partir des puissances individuelles P j et des durées individuelles de fonctionnement totales D j des sous-ensembles SE j pendant la période T. L’énergie élémentaire E j consommée par chaque sous-ensemble SE j , pendant la période T est donnée par la formule suivante : En variante, le procédé est dépourvu de l’étape de vérification DNB et comprend la mise en œuvre REGL de l’algorithme de régression linéaire pour estimer les puissances individuelles des sous-ensembles SE j du groupe G et éventuellement l’étape ESTE décrite ci-dessus. Toutefois, le mode de réalisation précédemment décrit est plus avantageux ou un inconvénient du modèle linéaire réside dans l’hypothèse de l’unimodalité des sous-ensembles d’équipements pour des équipements qui peuvent présenter plusieurs modes de fonctionnement ou dont la puissance est destinée à varier continûment sur une plage de valeurs. Variante En variante, le procédé comprend une étape de détermination des paramètres d’un modèle de régression linéaire modélisant, pour chaque période élémentaire, l’énergie totale élémentaire, par une somme d’une constante CST et des énergies individuelles élémentaires consommées par les sous-ensembles d’équipements du deuxième groupe. Chaque énergie individuelle élémentaire correspond à un produit d’une puissance individuelle fixe et d’une durée élémentaire de fonctionnement de l’équipement sur la période élémentaire. L’estimation EPIND comprend une estimation de l’énergie totale consommée par les sous-ensembles du deuxième groupe G2 à partir des énergies élémentaires E j des sous-ensembles du deuxième groupe G2. L’estimation EPIND comprend ensuite une étape de correction de chaque valeur de CET(k) en soustrayant l’estimation de l’énergie totale consommée par les sous-ensembles du deuxième groupe G2 à la mesure correspondante de la consommation énergétique. L’estimation EPIND comprend ensuite une étape de détermination d’un ensemble de paramètres d’un modèle graphique probabiliste modélisant les distributions des valeurs de la consommation énergétique totale élémentaire CET(k) corrigée et les distributions des valeurs des puissances individuelles élémentaires des sous-ensembles SE j respectifs du premier groupe G1 pendant les périodes élémentaires respectives T k par des distributions multimodales. Le procédé selon l’invention est indépendant des valeurs des consommations énergétiques et des durées de fonctionnement des équipements lors d’au moins une période antérieure à la période T. On utilise uniquement des mesures d’énergie et de durées d’activation/désactivation des équipements obtenues lors de la période T. Une telle méthode est plus générique, c’est-à-dire, applicable à des ensembles E ou ensembles globaux EG d’équipements très différents les uns des autres. Détection des appareils étant presque toujours dans le même état Avantageusement, le procédé comprend une étape d’identification des équipements, qui, dans l’ensemble global EG présentent un état (activé ou désactivé) sensiblement identique pendant toute la période T. A cet effet, on identifie par exemple chaque équipement présentant une durée individuelle totale de fonctionnement (c’est-à-dire une durée totale de fonctionnement pendant la période T) inférieure ou égale à une portion maximale prédéterminée ou supérieure ou égale à une portion minimale prédéterminée de la durée T. La portion maximale est par exemple comprise entre 0, 1% et 1% et la portion minimale est, par exemple, de comprise entre 99% et 99,9%. Le procédé comprend également avantageusement une étape de retrait de chaque équipement identifié de l’ensemble global EG. Ces étapes sont avantageusement mises en œuvre avant l’étape d’estimation EPIND. Cela permet de retirer, de cette étape, les équipements susceptibles de perturber le modèle. On retrouve l’énergie consommée par ces équipements dans la constante CST. Ces étapes sont, par exemple, mises en œuvre en plus ou à la place des étapes VERI, EST1 et EST_CET. Matériel D’un point de vue matériel, l’unité de calcul UCA peut être vue comme un calculateur interagissant avec un produit-programme d’ordinateur. L’unité de calcul comprend au moins un ordinateur, par exemple, un micro-ordinateur, un réseau d’ordinateurs, un composant électronique une tablette, un Smartphone ou un assistant numérique personnel (PDA).L’unité de calcul comprend un ensemble mémoire dans lequel est stocké le programme d’ordinateur. L’ensemble mémoire comprend, par exemple, un support lisible par ordinateur. Le support lisible par ordinateur est un dispositif tangible lisible par le lecteur de l’unité de calcul, apte à mémoriser des instructions électroniques et à être couplé à des moyens de communication de l’unité de calcul. Autrement dit, le support lisible par ordinateur est un support tangible. Autrement dit, ce n'est pas un signal transitoire en soi, tels que des ondes radio ou d'autres ondes électromagnétiques à propagation libre, telles que des impulsions lumineuses ou des signaux électroniques. Un tel support de stockage lisible par ordinateur est, par exemple, un dispositif de stockage électronique, un dispositif de stockage magnétique, un dispositif de stockage optique, un dispositif de stockage électromagnétique, un dispositif de stockage à semi-conducteur ou toute combinaison de ceux-ci. A titre d'exemple, le support lisible est un disque optique, un disque magnéto-optique, une mémoire morte (ROM, de l'anglais Read-Only Memory), une mémoire morte effaçable et programmable (EPROM, de l'anglais Erasable Programmable Read-Only Memory), une mémoire morte programmable et effaçable électriquement (ÉEPROM, de l'anglais ElectricallyErasable Programmable Read-Only Memory), une mémoire vive (RAM, de l'anglais Random Access Memory), une carte magnétique ou une carte optique. L’ensemble mémoire peut comporter un système d’exploitation et charger les programmes selon l’invention. Il comporte des registres adaptés à enregistrer des variables de paramètres créés et modifiés en cours de l’exécution des programmes précités. Sur le support lisible est alors mémorisé un programme d'ordinateur comportant des instructions logicielles. L’unité de calcul comprend une unité de traitement de données comprenant au moins circuit électronique conçu pour manipuler et/ou pour transformer des données représentées par des quantités électroniques ou physiques dans des registres du système d'évaluation et/ou des mémoires en d'autres données similaires correspondant à des données physiques dans les mémoires de registres ou d'autres types de dispositifs d'affichage, de dispositifs de transmission ou de dispositifs de mémorisation. L’unité de traitement de données comprend, par exemple, des mémoires, pour stocker des données, couplées opérationnellement au circuit traitement de données et un lecteur adapté à lire le support lisible par ordinateur. Chaque fonction de l’unité de calcul est exécutée en amenant l’unité de traitement de données à lire un programme prédéterminé sur un matériel tel que l’ensemble mémoire de telle sorte que le circuit de traitement de données exécute des calculs, commande des communications et à lire et/ou écrire des données dans l’ensemble mémoire. Le procédé est exécuté sur un ordinateur unique ou sur un système distribué entre plusieurs ordinateurs (notamment via l’utilisation de l’informatique en nuage). L’unité de traitement de données comprend au moins un des éléments listés ci-après : un ensemble d’un ou plusieurs processeurs (par exemple une unité de traitement centrale (CPU), une unité de traitement graphique (GPU), un microcontrôleur et un processeur de signal numérique (DSP) aptes à interpréter des instructions sous forme de programme informatique un circuit logique programmable, comme un circuit intégré spécifique à une application (ASIC), un réseau de portes programmables in situ (FPGA), un dispositif logique programmable (PLD) des réseaux logiques programmables (PLA), un système sur puce (SOC), et/ou une carte électronique dans laquelle des étapes du procédé selon l’invention sont implémentées dans des éléments matériels. Le produit-programme peut comprendre le support d’enregistrement lisible par ordinateur. En variante, les instructions du programme sont issues d’une source externe et téléchargées via un réseau. C’est notamment le cas pour les applications. Dans ce cas, le produit programme d'ordinateur comprend un support de données lisible par ordinateur sur lequel sont stockées les instructions de programme ou un signal de support de données sur lequel sont codées les instructions de programme. L’invention se rapporte à un produit programme d’ordinateur comprenant le support lisible par ordinateur contenant des instructions qui, lorsqu'elles sont exécutées par le circuit de traitement, amènent l’unité de calcul UCA à mettre en œuvre les étapes du procédé selon l’invention. La forme des instructions de programme est, par exemple, une forme de code source, une forme exécutable par ordinateur ou toute forme intermédiaire entre un code source et une forme exécutable par ordinateur, telle que la forme résultant de la conversion du code source via un interpréteur, un assembleur, un compilateur, un éditeur de liens ou un localisateur. En variante, les instructions de programme sont un microcode, des instructions firmware, des données de définition d’état, des données de configuration pour circuit intégré (par exemple du VHDL) ou un code objet. Les instructions de programme sont écrites dans n’importe quelle combinaison d’un ou de plusieurs langages de programmation, par exemple un langage de programmation orienté objet (C++, JAVA, Python), un langage de programmation procédural (langage C par exemple). Les moyens de communication permettent une communication entre les éléments de l’unité de calcul et éventuellement entre au moins un élément de l’unité de calcul et un dispositif extérieur à cette unité de calcul, par exemple l’unité de commande UCO. Les moyens de communication peuvent établir un lien physique entre des éléments du système et/ou entre un élément du système et un dispositif extérieur au système et/ou un lien en communication à distance (sans fil) entre des éléments du système et/ou entre un élément du système et un dispositif extérieur au système. Les moyens de communication permettent avantageusement la transmission de données entre l’unité de commande UCO et/ou le compteur électrique CE et l’unité de calcul UCA. Procédé d’estimation d’une puissance électrique consommée par un sous-ensemble (SE j ) d’un groupe (G) comprenant au moins un sous-ensemble (SE j ), chaque sous-ensemble (SE j ) du groupe (G) comprenant au moins un équipement électrique d’un ensemble (E) d’équipements électriques, pendant une période (T) comprenant une pluralité de périodes élémentaires (T k ), le procédé étant mis en œuvre par ordinateur et comprenant : estimer (EPIND) la puissance électrique consommée par le sous-ensemble (SE j ) en utilisant : des durées individuelles élémentaires de fonctionnement (a j (k)) de chaque sous-ensemble (SE j ) du groupe (G) pendant les périodes élémentaires (T k ) respectives et, des consommations énergétiques totales élémentaires (CET(k)) de l’ensemble (E) pendant les périodes élémentaires (T k ) respectives. Procédé selon la revendication précédente, comprenant : déterminer les durées individuelles élémentaires de fonctionnement (a j (k)) de chaque sous-ensemble (SE j ) du groupe (G) pendant les périodes élémentaires (T k ) respectives, déterminer les consommations énergétiques totales élémentaires (CET(k)) de l’ensemble (E) pendant les périodes élémentaires (T k ) respectives. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel estimer (EPIND) la puissance électrique (P j (k)) comprend : déterminer, à partir des consommations énergétiques totales élémentaires et des durées individuelles élémentaires de fonctionnement (a j (k)), un ensemble d’au moins un paramètre d’un modèle paramétrique modélisant : une distribution, sur les périodes élémentaires (T k ), de valeurs de puissances individuelles élémentaires consommées, pendant les périodes élémentaires (T k ) respectives, de chaque sous-ensemble (SE j ) du groupe (G), pour chaque période élémentaire (T k ), la consommation énergétique totale élémentaire pendant la période élémentaire (T k ), par une somme d’une éventuelle constante (CST) et de la consommation énergétique individuelle élémentaire (CE j (k)) de chaque sous-ensembles (SE j ) du groupe (G) pendant la période élémentaire (T k ). Procédé selon la revendication précédente, dans lequel au moins lorsqu’un nombre d’activation/désactivation d’au moins un sous-ensemble (SE j ) du groupe (G) pendant l’ensemble des périodes élémentaires (T k ) est supérieur à un seuil principal, le modèle est un modèle graphique probabiliste. Procédé selon la revendication 4, dans lequel le modèle paramétrique modélise des valeurs des puissances individuelles élémentaires consommées, pendant les périodes élémentaires (T k ) respectives : de chaque sous-ensemble d’un premier sous-groupe (G1) du groupe (G) par une distribution multimodale, et/ou de chaque sous-ensemble d’un deuxième sous-groupe (G2) du groupe (G) par une distribution unimodale. Procédé selon la revendication 5, comprenant : regrouper (REG) des sous-ensembles (SE j ) du groupe (G) de sorte que le premier sous-groupe (G1) est constitué de chaque sous-ensemble du groupe (G) présentant un nombre d’activation/désactivation pendant l’ensemble des périodes élémentaires (T k ) supérieur à un seuil principal prédéterminé et le deuxième sous-groupe (G2) est constitué de chaque sous-ensemble présentant un nombre d’activation/désactivation pendant l’ensemble des périodes élémentaires (T k ) inférieur ou égal au seuil principal. Procédé selon la revendication 5, comprenant : déterminer un nombre de sous-ensembles (SE j ) du premier sous-groupe (G1) de sorte que le modèle est un modèle graphique probabiliste uniquement lorsque le premier sous-groupe (G1) est non vide. Procédé selon l’une quelconque des revendications 3 à 7, dans lequel, au moins lorsqu’aucun sous-ensemble du groupe (G) ne présente un nombre d’activation/désactivation pendant l’ensemble des périodes élémentaires (T k ) supérieur à un seuil principal prédéterminé, le modèle paramétrique est un modèle linéaire. Procédé selon la revendication 8, comprenant : déterminer un nombre de sous-ensemble (SE j ) présentant un nombre d’activation/désactivation pendant l’ensemble de périodes élémentaires (T k ) supérieur au seuil principal, de sorte que le modèle paramétrique est linéaire uniquement lorsqu’aucun sous-ensemble du groupe (G) ne présente un nombre d’activation/désactivation, pendant l’ensemble de périodes élémentaires (T k ), supérieur au seuil principal. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, comprenant une étape de regroupement préalable (REG1) des équipements de l’ensemble (E) selon un critère de corrélation entre des états des équipements (EQ i ), en utilisant des informations d’état des équipements respectifs, de sorte à former ledit le groupe (G) d’au moins un sous-ensemble (SE j ). Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, comprenant une étape d’estimation initiale (EST1) de la consommation énergétique d’un autre ensemble d’au moins un autre équipement à partir d’une puissance nominale de l’autre équipement et d’informations d’état de l’autre équipement. Procédé selon la revendication précédente, comprenant une étape de vérification initiale (VERI) mise en œuvre pour chaque équipement d’un ensemble global (EG) comprenant chaque équipement de l’ensemble (E), consistant à vérifier si l’équipement respecte un ensemble d’au moins un critère d’importance (C1a, C1b) en utilisant une puissance nominale (P i ) prédéterminée de l’équipement et/ou d’informations d’état de l’équipement, l’autre ensemble d’au moins un autre équipement étant constitué de chaque équipement de l’ensemble (E) ne respectant pas l’ensemble d’au moins un critère d’importance. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes comprenant, préalablement à l’étape d’estimation, une étape d’identification de chaque équipement de l’ensemble global (EG) présentant une durée individuelle totale de fonctionnement inférieure ou égale à une portion maximale prédéterminée ou supérieure ou égale à une portion minimale prédéterminée de la durée T, et une étape de retrait de chaque équipement identifié lors de l’étape d’identification de l’ensemble global (EG). Produit de programme d’ordinateur stocké dans un support non transitoire lisible par ordinateur, ledit produit de programme d’ordinateur comprenant des instructions de code qui, lorsque le programme est exécuté par un ordinateur, amènent l’ordinateur à exécuter le procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes. Dispositif de traitement de données comprenant un processeur configuré pour exécuter un procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 13. Système industriel comprenant : un ensemble (E) d'équipements (EQ i ) électriques comprenant un groupe (G) comprenant au moins un sous-ensemble (SE j ), chaque sous-ensemble (SE j ) du groupe (G) comprenant au moins un équipement électrique de l’ensemble (E) d’équipements électriques, un compteur électrique (CE), une unité de commande (UCO) des équipements électriques apte à activer et désactiver chaque équipement de l’ensemble (E), une unité de calcul (UCA) configurée pour mettre en œuvre le procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 13a, pour d’estimer une puissance électrique consommée par un sous-ensemble (SEj) du groupe (G), les consommations énergétiques totales élémentaires des durées individuelles élémentaires de fonctionnement (a j (k)) de chaque sous-ensemble (SE j ) du groupe (G) pendant les périodes élémentaires (T k ) étant issues de mesures d’énergie délivrées par le compteur électrique (CE) et les durées individuelles élémentaires de fonctionnement (a j (k)) de chaque sous-ensemble (SE j ) du groupe (G) pendant les périodes élémentaires (T k ) respectives étant issues de l’unité de commande (UCO).