FR 3015792 A1 20150626 FR 1363361 A 20131220 FOURNITURE D'ENERGIE OPTIMISEE D'UN RESEAU DE DISTRIBUTION La présente invention concerne la gestion de fourniture d'énergie. Elle concerne une méthode de pilotage de la consommation d'énergie à destination de groupes de consommateurs ou de consommateurs individuels. Des dispositifs de gestion des réseaux de distribution d'énergie peuvent avoir accès à des données précises sur la congestion du réseau ou sur la consommation des utilisateurs de ce réseau. Par exemple, les fournisseurs d'énergie électrique peuvent disposer d'informations précises sur les consommations individuelles de chaque utilisateur disposant d'un compteur électrique connecté à des serveurs centraux de gestion du réseau. De plus, les dispositifs de gestion du réseau peuvent transmettre individuellement ou à des groupes de consommateurs des ordres ou des propositions d'application de consignes de fourniture d'énergie. On entend ici par « consigne de fourniture d'énergie », des instructions susceptibles de modifier la consommation en énergie d'un utilisateur. Des instructions de limitation de la puissance disponible par consommateur ou des schémas de production géolocalisés à destination des centrales électriques peuvent par exemple conduire à la diminution de la consommation globale d'énergie à des heures où le réseau est habituellement congestionné. Ce pilotage du réseau se fait habituellement dans le cadre d'un ou plusieurs programmes de gestion active de la demande (« Demand Response Programs » en anglais). Ainsi, il a été proposé de traiter les données disponibles au niveau de serveurs informatiques de gestion centralisée afin de construire des consignes de fourniture d'énergie ajustées à l'état du réseau. En plus d'informations relatives à la consommation, les données disponibles peuvent comprendre des grandeurs exogènes telles que des prévisions météorologiques ou des données calendaires. La multiplication de ces données entraîne une augmentation sensible de la complexité des étapes de génération des consignes de fourniture d'énergie. Pour résoudre ces problèmes de complexité, il a pu être proposé de rassembler certains types de consommateurs dans des classes de consommateurs. Par exemple, les consommateurs disposant d'une climatisation sont regroupés dans une première classe et les consommateurs disposant d'une source d'énergie qui leur est propre (énergie photovoltaïque, éolienne, etc.) dans une seconde classe. Les consommateurs ainsi rassemblés, les consignes de fourniture d'énergie peuvent être construites à partir de modèles statistiques estimés pour l'ensemble des consommateurs d'une classe. Toutefois, ces modèles présentent des faiblesses et peuvent manquer de précision. En effet, habituellement, le regroupement des consommateurs est fixe et il est effectué en fonction d'au plus deux critères (type de chauffage et type d'habitation par exemple). Or, la pertinence du regroupement des consommateurs varie en fonction d'un très grand nombre de variables (prévisions météorologiques, vacances, type de contrats passés entre le consommateur et le fournisseur d'énergie, etc.). Par exemple, dans les jours de grands vents froids, le modèle d'une classe de consommateurs possédant une isolation performante et celui d'une classe de consommateurs possédant une source d'énergie personnelle (éolienne ou photovoltaïque) présentent des similarités très fortes (faibles besoins en énergie venant de l'extérieur). Ainsi, la rigidité d'un traitement imposant des classes de consommateurs a priori peut être un obstacle à une optimisation des modèles de consommation. A l'inverse, dans un autre exemple de jours froids avec beaucoup de soleil mais sans vent, le modèle d'une classe de consommateurs unique possédant une source d'énergie personnelle (éolienne ou photovoltaïque) n'est pas satisfaisant. En effet, dans cette situation, les consommateurs disposant de capteurs photovoltaïques n'ont pas besoin de beaucoup d'énergie venant de l'extérieur alors que ceux disposant d'éoliennes ont davantage de besoins. La solution consistant à générer un nombre de classes de consommateurs croissant afin de gagner en précision n'est pas non plus satisfaisante. En effet, comme une consigne de fourniture d'énergie est générée pour chaque classe, il est alors nécessaire d'adapter la production d'énergie à chacune de ces consignes. Cette adaptation est, en pratique, très complexe à mettre en oeuvre. A cette difficulté s'ajoute le risque d'une mauvaise estimation statistique des modèles dans chaque classe. La présente invention vient améliorer la situation. L'invention propose à cet effet l'utilisation de modèles consolidés fondés sur une 30 mesure de distance entre des modèles générés pour différentes classes de consommateurs. La présente invention vise alors un procédé, mis en oeuvre par des moyens informatiques, de gestion de la fourniture d'énergie à un ensemble de consommateurs, dans lequel, suite à l'obtention de données relatives aux consommateurs et à des variables influant sur la consommation : a) un premier jeu, grossier, de classes de consommateurs est construit ; b) on estime ensuite un modèle de consommation intra-classe, pour chaque classe, c) on construit ensuite un deuxième jeu, consolidé, de classes de consommateur, en regroupant dans une même classe des consommateurs dont les modèles sont proches, selon une estimation de distances entre modèles, d) on définit un modèle cible de consommateurs parmi le deuxième jeu, et e) on génère une consigne de fourniture d'énergie, préconisée pour des consommateurs selon ce modèle cible. Les similarités existantes entre modèles sont déduites de l'estimation de distances entre ces modèles. Les consignes de fourniture d'énergie sont donc générées pour des classes 15 de consommateurs ayant des comportements similaires à un instant donné et non pas en fonction de critères de classes immédiats. En effet, en reprenant un des exemples mentionnés ci-avant, les estimations de distances entre le modèle grossier généré pour la classe de consommateurs possédant une isolation performante et le modèle grossier d'une classe de consommateurs possédant 20 une source personnelle d'énergie éolienne indiquent que ces modèles sont très proches. Ainsi, les consommateurs appartenant à ces classes auront une consommation en énergie proche d'une consommation habituelle même si les vents froids contribueraient à l'augmentation de la consommation d'énergie en chauffage. Une consigne de fourniture d'énergie optimisée peut donc être envoyée à des moyens de production 25 d'énergie qui adapteront la quantité d'énergie à fournir. Par exemple, on peut éviter ainsi pour ces consommateurs au moins une production d'énergie en urgence en utilisant des sources d'appoint (type centrale thermique et/ou groupes électrogènes, en sus de la production habituelle issue de centrales électriques hydrauliques et nucléaires). De plus, les combinaisons de classes concourent à la réduction du nombre de consignes de fourniture d'énergie et à la simplification de la génération de ces consignes. Ainsi, plus de données peuvent être fournies en entrée du procédé de génération de ces consignes sans toutefois saturer les capacités de calcul mises en oeuvre. Les modèles et les consignes de fourniture d'énergie qui en résultent tiennent compte de plus de paramètres et sont donc plus robustes face aux évolutions de ces paramètres. Ainsi, par rapport à une variation anticipée d'un (ou plusieurs) paramètre donné (tel que par exemple une information de température issue d'un bulletin météorologique sur une période future), la construction de classes pertinentes, sur la base de modèles plus robustes que dans l'état de l'art, permet de délivrer une consigne efficace de fourniture d'énergie, pour un modèle cible au moins. Typiquement, dans l'exemple ci-avant de forts vents froids, il est alors possible de générer une consigne dite « d'effacement » (c'est-à-dire d'un niveau maximal de consommation à ne pas dépasser) pour cette classe particulière des consommateurs disposant d'une éolienne et/ou d'un habitat isolé. Néanmoins, la consigne d'effacement par exemple, et plus généralement de proposition de fourniture d'énergie, si elle est communiquée aux consommateurs visés, peut avoir une influence sur leur comportement de consommation (par exemple du sur-chauffage avant ou après effacement). Ainsi, dans une forme de réalisation où un signal comportant une information sur une proposition d'application de la consigne de fourniture d'énergie est transmis aux consommateurs, les étapes du procédé selon l'invention sont réitérées répétitivement suite à l'obtention de données relatives à des réactions des consommateurs à ce signal. En particulier, l'information que comporte ce signal est injectée dans l'estimation des modèles intra-classes lors de la réitération des étapes du procédé. Les modèles habituellement utilisés manquent de précision car ils ne prennent pas en compte l'efficacité d'acheminement des consignes de fourniture d'énergie. Cette efficacité de l'exécution des consignes envoyées peut par exemple dépendre des problèmes de communication au niveau des réseaux de télécommunications, de la pertinence des modèles de consommation, mais également de la possibilité pour le consommateur de déroger à la consigne reçue. La réinjection du signal comportant la proposition d'application d'une consigne de fourniture d'énergie introduit ce paramètre de l'efficacité d'acheminement des consignes, dans ce mode de réalisation. Ainsi, les consignes de fourniture d'énergie peuvent être affinées pour prendre en compte la réactivité des consommateurs aux propositions d'application de ces consignes. Les données relatives aux consommateurs peuvent comporter des éléments parmi des relevés de consommation dans un habitat, un nombre de personnes dans l'habitat, un type d'installation pour la consommation et/ou la production d'énergie, un type d'abonnement souscrit par le consommateur pour être fourni en énergie. De plus, les données relatives aux variables influant sur la consommation peuvent comporter des éléments parmi des variables météorologiques et des variables calendaires. Dans une forme de réalisation possible, la construction du premier jeu de classes de consommation comporte des opérations de projection des données sur une base d' ondelettes et ce premier jeu est construit par classification des coefficients dans cette projection. L'estimation des modèles intra-classes peut comporter par exemple une estimation des consommations dans chaque classe selon une base de fonctions de spline, de type : e = >fik(xi,t)+ >lic(e,xi,t)+ ieht ieht où : gt correspond à une somme de consommations des consommateurs d'une classe k, et à un instant t, - Jk est un ensemble de variables explicatives, notées xi,t , retenues parmi les variables influant sur la consommation pour modéliser la classe k, - Et est un bruit correspondant à un aléa de la classe k, - pt correspond à l'information sur une proposition d'application de la consigne de fourniture d'énergie, telle que définie ci-avant, à l'instant t envoyé à la classe k, - /k (p x ) représente une fonction d'élasticité des consommateurs de la classe k t relativement à cette information, - fik représente des fonctions de spline propres à des variables explicatives dans la classe k. L'élasticité des consommateurs peut dépendre de paramètres exogènes (d'où la double dépendance de cette fonction). Par exemple, un consommateur peut être plus favorable à un effacement de sa consommation à certaines heures de la journée ou de la nuit, plutôt qu'à d'autres. Dans un mode de réalisation particulier, on obtient Q classes de modèles dans le deuxième jeu à partir de Q classes de consommateurs dans le premier jeu. Toutefois, on peut prévoir aussi beaucoup de classes dans la classification grossière initiale, et chercher ensuite à les agréger selon le critère de proximité des modèles. Pour estimer les distances entre modèles de consommateurs, on peut calculer, pour chaque variable d'un modèle, des valeurs prévues de la variable sur une partition d'un ensemble de définition de cette variable, lesdites valeurs formant un repère vectoriel dans lequel sont calculées lesdites distances. En particulier, ces distances peuvent être calculées par une formule de type : N c1N(1", g) = (1.(x,) - g (x,))2 i=1 avec : - N la dimension du repère vectoriel mentionné ci-avant ; - xi avec i E [[1; Aill les valeurs prévues de la variable sur la partition d'ensemble mentionnée ci-avant ; - f et g des fonctions caractérisant des modèles de consommation intra-classe. De plus, le repère vectoriel peut être d'une dimension correspondant à un paramètre ajustable en fonction d'un compromis entre exhaustivité de résultats et complexité de calculs. La présente invention vise également un serveur informatique de gestion de la fourniture d'énergie à un ensemble de consommateurs, comportant une interface d'entrée pour l'obtention de données relatives aux consommateurs et pour l'obtention de variables influant sur la consommation, et comportant des moyens de calcul (tels qu'un processeur et une mémoire de travail, par exemple) pour : a) la construction d'un premier jeu, grossier, de classes de consommateurs, b) l'estimation d'un modèle de consommation intra-classe, pour chaque classe, c) la construction d'un deuxième jeu, consolidé, de classes de consommateur, en regroupant dans une même classe des consommateurs dont les modèles sont proches, selon une estimation de distances entre modèles, d) l'estimation d'au moins un modèle cible de consommateurs parmi le deuxième jeu, e) la génération d'une consigne de fourniture d'énergie, préconisée pour des consommateurs selon ce modèle cible. La présente invention vise également une installation pour la gestion de la fourniture d'énergie à un ensemble de consommateurs, caractérisée en ce qu'elle comporte : - un serveur informatique selon l'invention, - une première infrastructure de télécommunications pour la transmission au serveur précité, de données relatives aux consommateurs et de variables influant sur la consommation, et - une deuxième infrastructure de télécommunications (distincte de la première infrastructure ou commune à celle-ci), pour la transmission depuis le serveur vers les consommateurs selon le modèle cible précité, de la consigne précitée de fourniture d'énergie. La présente invention vise également un programme informatique comportant des instructions pour la mise en oeuvre du procédé précédemment décrit, lorsque ce programme est exécuté par un processeur. Ce programme peut utiliser un langage quelconque de programmation (par exemple, un langage objet ou autre), et être sous la forme d'un code source interprétable, d'un code partiellement compilé ou d'un code totalement compilé. Les figures 2 et 3 décrites en détails ci-après, peuvent former l'organigramme de l'algorithme général d'un tel programme informatique. D'autres caractéristiques et avantages de l'invention apparaîtront encore à la lecture de la description qui va suivre. Celle-ci est purement illustrative et doit être lue en regard des dessins annexés sur lesquels : - la figure 1 illustre le contexte général de l'invention ; - la figure 2 illustre une réalisation générale du procédé selon un mode de réalisation possible de l'invention ; - la figure 3 illustre une détermination de distance entre modèles selon un mode de réalisation possible de l'invention ; - la figure 4A présente une installation possible pour la mise en oeuvre de l'invention, selon un premier mode de réalisation, - la figure 4B présente une installation possible pour la mise en oeuvre de l'invention, selon un deuxième mode de réalisation, - la figure 5 présente une installation possible pour la mise en oeuvre de l'invention, selon un troisième mode de réalisation, - les figures 6A, 6B, 6C et 6D présentent des courbes illustrant des modèles pour des classes de consommateurs dans un mode de réalisation selon l'invention. L'invention est décrite ci-après dans son application aux réseaux de fourniture d'énergie électrique à des consommateurs. Elle n'est pas limitée à une telle application et peut par exemple être appliquée aux réseaux de distribution d'eau, à la gestion de la pollution de l'air ou de l'eau, à la gestion de tout type de trafic (par exemple routier, fluvial ou aérien). Comme cela est illustré à la figure 1, l'invention peut être mise en oeuvre par un ensemble de compteurs de consommation électrique M60, M80, M100, MLO connectés à un serveur 2 via un système de collecte et de pilotage 4. Les compteurs M60, M80, M100, MLO sont présents chez les consommateurs M6, M8, M10, ML. Les compteurs peuvent communiquer avec le système de collecte et de pilotage 4 via une liaison de télécommunication locale ou distante (via des courants porteurs en ligne ou « CPL », ou encore via un réseau de radiocommunication local ou via un réseau cellulaire de téléphonie mobile, ou autres). L'invention peut être mise en oeuvre en collectant des données issues par exemple d'un domicile d'un particulier, ou encore d'une entreprise, d'un industriel, une collectivité, ou autres. Un consommateur peut également être un producteur d'énergie, comme présenté plus loin en référence à la figure 4B. Les compteurs communiquent avec le système de collecte et de pilotage 4 qui correspond à l'ensemble des composants de télécommunication qui servent à communiquer avec les équipements distants, et en particulier avec le serveur 2. Dans une infrastructure de collecte et de pilotage évoluée, le système 4 couvre aussi bien le système d'information de comptage qu'un réseau de communication WAN (« WideArea Network» pour réseau étendu), les passerelles ou concentrateurs intermédiaires ou encore un réseau de communication local NAN (« Neigborhood Area Network» pour réseau de voisinage). Cette infrastructure peut être basée sur tout type de protocole et de support physique de communication. Le serveur 2 reçoit des données, notamment celles mesurées par les compteurs et transmises via le système de collecte et de pilotage 4. Ces données sont reçues par une interface d'entrée 14 puis transmises à un circuit 10. Ce circuit, formant les moyens de calcul précités du serveur, peut comporter par exemple: un processeur apte à interpréter des instructions sous la forme de programme informatique, et/ou une carte électronique dont les étapes du procédé de l'invention sont traduites sous la forme d'instructions enregistrées dans une mémoire de la carte, et/ou encore une puce électronique programmable comme une puce FPGA (pour « Field-Programmable Gate Array » en anglais), - ou autres. Ce circuit 10 peut comporter ou simplement coopérer avec une mémoire durable 12 (« hard-disk » en anglais) et avec au moins une mémoire vive 16 (RAM, « random Access Memory » pour mémoire à accès direct en français). Des consignes de fourniture d'énergie, telles que décrites ci-après, sont alors générées puis transmises aux consommateurs M6, M8, M10, ML via une interface de sortie 18. En référence maintenant à la figure 2, à l'étape A, le serveur 2 reçoit du système de collecte et de pilotage 4 des signaux de consommation CONSO et des variables explicatives VAR. Chaque signal de consommation CONSO[T] est spécifique à un consommateur 1 ou à un groupe 1 de consommateurs. Les signaux de consommation CONSO peuvent être des grandeurs physiques comme des informations d'états du système ou encore des informations renseignées directement par le consommateur. Une liste non-exhaustive des données pouvant constituer les signaux de consommation 20 CONSO est donnée ci-dessous : Puissance active instantanée par phase [en W], Puissance active instantanée totale triphasée [en W], Puissance réactive instantanée par phase [en « var », pour « volt-ampère, réactif »], Puissance réactive instantanée totale triphasée [en var], 25 Puissance réactive instantanée par quadrant (Q1, Q2, Q3 et Q4) [en var], Puissance apparente instantanée par phase [en VA], Puissance apparente instantanée totale triphasée [en VA], Puissance active moyenne par phase [en W], Puissance active moyenne totale triphasée [en W], 30 Puissance réactive moyenne par phase [en var], Puissance réactive moyenne totale triphasée [en var], Puissance réactive moyenne par quadrant (Q1, Q2, Q3 et Q4) [en var], Puissance apparente moyenne par phase [en VA], Puissance apparente moyenne totale triphasée [en VA], Energie active soutirée (index 1 à N) [en Wh], Puissance apparente de référence [en W], Puissance apparente de coupure (organe de coupure) [en W], Puissance maximale souscrite [en W], Puissance effaçable disponible par phase [en W], Puissance effaçable disponible totale triphasée [en W], Etat de l'organe de coupure [ouvert/fermé], Température interne habitation [en 1/10 de °C], Température externe habitation [en 1/10 de °C], Facteur de puissance [sans unité], Tarif en cours [chaîne de caractères], Début et fin de pointes mobiles [format horodaté], Tensions efficaces (phases 1, 2 et 3) [en V], Intensités efficaces (phases 1, 2 et 3) [en A], Fréquence fondamentale du réseau [en 1/10 de Hz], Données saisies par le consommateur (données d'usage du consommateur, périodes où l'effacement est possible, souhaité ou pas, préférences d'utilisation renseignées par le consommateur, etc.), Mesures de consommation sur un ensemble de lignes ou d'appareils du consommateur, et Influence tarifaire ou technique de l'utilisation des réseaux de télécommunication mobilisés pour la mise en oeuvre du procédé. La durée d'intégration des puissances instantanées peut prendre différentes valeurs. Par exemple, ces puissances peuvent être intégrées sur 1, 2, 5, 10, 15, 30 et 60 secondes. La durée d'intégration des puissances moyennes peut également prendre différentes valeurs. Ces valeurs peuvent par exemple être de 1, 5, 10, 30 ou de 60 minutes. Plus généralement, la périodicité des relevés peut augmenter pour améliorer la précision des calculs ou au contraire être réduite pour accélérer ces calculs. Cette périodicité peut être fixe ou variable. Si elle est fixe, elle peut par exemple être mensuelle, hebdomadaire, journalière, horaire ou encore quasi-instantanée (minutes, secondes, millisecondes). Par exemple, une périodicité journalière pour des consommateurs résidentiels et une périodicité horaire pour des consommateurs industriels est classique. De plus, les signaux de consommation peuvent être envoyés en direct ou en différé. L'existence de latences (par exemple générées par les systèmes de télécommunications) peut conditionner la gestion temporelle des envois de signaux de consommation CONSO. La précision mise en oeuvre pour l'acquisition de ces données dépend des capacités de calcul disponibles au niveau du serveur 2. Par exemple, la précision de la mesure de température peut être de 0,5°K. Chaque variable explicative VAR[m;n] est spécifique à un consommateur m ou à un groupe m de consommateurs et à un phénomène n ayant un impact sur la consommation énergétique. Classiquement, il s'agit de variables météorologiques (température, nébulosité, rayonnement solaire, vent, etc.), de variables calendaires (type de jour, heure, dates des vacances scolaires, jours fériés, etc.), de variables tarifaires (offre tarifaire souscrite par le consommateur, évènements tarifaires comme les effacements, etc.), de variables socio-économiques (type d'habitat, nombre de personnes dans le logement, croissance économique, etc.), d'information sur l'installation électrique du consommateur (production décentralisée, pompe à chaleur, etc.) ou ses usages. Le nombre N de ces phénomènes peut donc être relativement grand (de l'ordre de plusieurs dizaines). Par ailleurs, le nombre de variables explicatives peut varier pour chaque consommateur m ou groupe m de consommateurs. Les signaux de consommation CONSO et les variables explicatives VAR sont collectées à l'étape A de la figure 2 pour constituer les données DATA. A l'étape B, un premier jeu, grossier, de classes de consommateurs est construit. Cette construction peut être réalisée en projetant les données DATA sur une base d' ondelettes puis en classant les coefficients résultant de cette projection. En variante, cette première classification peut être fixe et prévue selon des critères simples tels que le type de chauffage, la situation géographique, etc. Cette classification conduit à Q classes CLASSk(DATA) constituées d'un nombre variable de consommateurs. Q peut être important mais ce nombre est choisi pour que le nombre de consommateurs moyen par classe soit environ égal à 100, dans une forme de réalisation ayant donné de bons résultats. En effet, une estimation correcte d'un modèle de consommation intra-classe tel que mis en oeuvre dans les étapes suivantes requiert environ 100 échantillons. A l'étape C, on estime un modèle de consommation intra-classe pour chaque classe 5 CLASSk(DATA). Ce modèle est fondé sur la somme des consommations dans chaque classe. En particulier, des modèles semi-paramétriques sont proposés pour estimer des consommations agrégées dans chaque classe de consommateurs : e = fik (xi ,t) + (p'tc , xi ,t) + Et (1) jEJk jElk où : gt correspond à une somme de consommations des consommateurs d'une classe k 10 construite à l'étape B, et à un instant t, - Jk est un ensemble de variables explicatives, notées xy, retenues parmi les variables VAR[m;n] influant sur la consommation pour modéliser la classe k, - Et est un bruit correspondant à un aléa de la classe k, - /k (px ) représente une fonction d'élasticité des consommateurs de la classe k t 15 relativement à une consigne SIGk de fourniture d'énergie construite dans une itération préalable du présent procédé (à l'étape F décrite ci-après). Cette fonction d'élasticité est donc disponible à ce stade si les signaux de consommation CONSO fournis à l'étape A comportent des réponses de consommateurs aux propositions d'application de la consigne SIGk préalablement envoyées. Par exemple, cette fonction d'élasticité peut 20 prendre en compte l'ensemble des réponses des consommateurs de la classe k sur les 3 à dernières années, - fik représente des fonctions de spline propres à des variables explicatives dans la classe k. De telles fonctions témoignent de l'évolution de la consommation par rapport aux variables explicatives xy. On suppose ici que l'élasticité li-c(ie , xi ,t) est différente selon les valeurs que prennent les variables explicatives xy. En variante, on peut considérer que cette élasticité ne dépend pas de telles variables explicatives et on notera alors II' (e). Des modèles adaptatifs temporellement peuvent alors être utilisés pour accélérer les calculs et proposer une analyse temporelle plus fine. Typiquement, cette analyse temporelle fine rend possible une meilleure prise en compte des déformations lentes ou rapides des consommations. Ainsi, l'étape C renvoie Q modèles gk(CLASSk)pour chaque classe CLASSk. A l'étape D, un deuxième jeu de classes de consommateurs est construit en regroupant, dans une même classe, des consommateurs dont les modèles sont proches. Ce regroupement de modèles est opéré en effectuant une estimation des distances entre les Q modèles gk(CLASSk) afin d'obtenir une mesure de similarité entre modèles. Ainsi, les classes de consommateurs obtenues sont les plus homogènes possibles en termes de comportement de consommation. Ce regroupement de modèles gk est maintenant décrit en référence à la figure 3. En partant de la consommation gk d'une classe modélisée théoriquement par : e = fik (xi ,t) + (p'tc , xi ,t) + Et (1) on obtient (après estimation du modèle semi-paramétrique sur les données) : On peut ensuite considérer une simplification de cette équation en : gk = fi A l'étape DC, une estimation de la distance entre deux modèles gk et gq est effectuée. On note d (r, s) la distance entre deux fonctions r et s définies et intégrables sur l'ensemble B, avec par exemple d(r, s) = f (r(x) - s(x))2dx. Comme mentionné ci-avant à l'étape DB, pour qu'un tel calcul puisse être implémenté, une grille x1, x2, ..., xNest utilisée afin d'approcher d(r, s) par : dN(r, s) = EN l(r(xi) - s(xi))2 , N étant la taille de la grille. Ainsi, en reprenant l'équation (2) mentionnée ci-avant, on obtient : d(e,gq) = duk(x),fq(x)) dosk(z), isq(z)) (3) Ou encore, en reprenant l'équation (1) et en négligeant l'influence de Et : d(gk gq) = d(f jk (X), fq (x)) + d (Ill (x), Ici (x)) (4) jelkU lq jelkU lq Cette distance peut être adaptée par un poids W représentant l'importance d'une variable j dans la mesure des similarités entre les classes. On obtient alors : d k g = > Wi d (fi; (x), ri (x)) + Wi d (Ill (x), Ici (x)) (4') jelkU lq jelkU lq Par exemple, si l'on veut regrouper des individus proches entre eux en termes d'effet de la température sur leur consommation, le poids associé à cette variable peut être plus important. En fonction des mesures de similarité obtenues à l'étape DC, de nouvelles classes sont construites à l'étape DD en effectuant des regroupements entre classes. Par exemple, un algorithme de classification de type k-means peut être mis en oeuvre pour effectuer ces regroupements. On peut fixer à Q le nombre de classes consolidées obtenues. De nouvelles classes consolidées CLASSp[e] sont ainsi obtenues à l'issue de l'étape D. A l'étape E, de nouveaux modèles Gp[CLASSp] sont estimés pour les classes consolidées CLASSp[e]. A l'étape F, des consignes SIGp de fourniture d'énergie sont générées à partir des modèles consolidés Gp[CLASSp]. A chaque consigne correspond un modèle consolidé et une classe consolidée de consommateurs. Une consigne est donc préconisée pour l'ensemble des consommateurs appartenant à une classe consolidée. Dans une étape G optionnelle, les consignes de fourniture d'énergie SIGp peuvent être optimisées à partir des modèles Gp[CLASSp] calculés à l'étape E. En effet, ces modèles témoignent d'une consommation future globale ou partielle en fonction des différentes variables exogènes (prévisions météorologiques, événements calendaires à venir par exemple) et des signaux futurs générés à partir des consignes de fourniture d'énergie qui pourraient être envoyés à chaque classe de consommateurs. Ainsi, à un instant t, il est possible d'obtenir une courbe de consommation future agrégée sur un intervalle de temps futur [t + 1, t + h] , h est un paramètre de calcul qui peut être fixe ou variable. Une valeur élevée de h aura par exemple pour conséquence de réduire la pertinence globale de la courbe de consommation future. On note cette courbe de consommation future fv+i,t+h]. Seule la dépendance du signal (SIG) à envoyer aux consommateurs est ici prise en compte dans la mesure où l'optimisation se fait uniquement sur ce signal. Il est en effet difficile de prétendre avoir une influence sur des variables exogènes comme celles traduisant des événements météorologiques par exemple. La phase d'optimisation consiste alors à déterminer le signal à envoyer aux consommateurs qui minimise un indicateur calculé à partir de la courbe de consommation fi -[t+i,t+h] (par exemple, la consommation elle-même, ou encore un écart entre la consommation et la production prévue entre t+1 et t+h). Différentes techniques d'optimisation (simulation de type Monte-Carlo, optimisation stochastique, méthode de newton, etc.), peuvent être utilisées pour résoudre ce problème. Dans une variante, un coût de production associé à la courbe de consommation fv+i,t+h] est pris en compte dans l'optimisation. Dans une autre 20 variante, un coût d'acheminement des signaux d'envoi aux consommateurs est également pris en compte. Dans une autre variante, la dépendance d'autres variables est prise en compte dans l'optimisation. Par exemple, l'optimisation est faite à partir des modèles gk, et/ou à partir des modèles consolidés Gk, et/ou encore à partir des consignes SIGp de fourniture 25 d'énergie. Plusieurs possibilités sont envisageables pour la mise en oeuvre de ces consignes de fourniture d'énergie. Ces possibilités sont décrites ci-après en référence aux figures 4A et 4B. On a représenté sur ces figures deux consommateurs M6 et M8, appartenant 30 respectivement aux classes consolidées CLASSE et CLASS8. Il s'agit bien sûr d'un exemple et de nombreux consommateurs peuvent appartenir à de nombreuses classes. Dans les figures 4A et 4B, des signaux de consommation CONSO sont générés à partir de mesures effectuées par des capteurs M61 et M81 respectivement compris dans le compteur M60 chez le consommateur M6 et dans le compteur M80 chez le consommateur M8. Ces signaux sont ensuite transmis au serveur 2 où ils sont traités comme décrit ci-avant en référence aux figures 2 et 3. En considérant dans cet exemple que les consommateurs M6 et M8 appartiennent à des classes consolidées CLASS6 et CLASSE différentes, deux consignes de fourniture d'énergie SIG6 et SIGE sont alors générées pour ces classes. Dans une première réalisation, un signal SIG UEp comportant une proposition d'application de la consigne SIGp est directement transmis à un consommateur appartenant à une classe consolidée p. On parle alors d'envoi « multicast ». Ainsi, en référence à la figure 4A, l'ensemble des signaux (SIG_UE)p= est transmis au système de collecte et de pilotage 4. Les signaux appropriés SIG UE6 et SIG UEE sont ensuite respectivement transmis aux consommateurs compris dans les classes consolidées CLASS6 et CLASSE (ici M6 et M8, respectivement). Ces signaux sont alors utilisés par des modules de pilotage M62 et M82 qui peuvent par exemple proposer aux consommateurs d'appliquer directement les consignes de fourniture d'énergie SIG6 et SIGE (on parle d'une proposition de pilotage direct des charges). En variante, ces signaux peuvent comporter un ordre d'application des consignes. L'envoi d'un ordre de pilotage direct (par exemple extinction ou allumage du chauffage électrique, pilotage du ballon d'eau chaude, etc.) garantit une grande réactivité mais peut générer des discontinuités et un inconfort pour le consommateur. Cette solution peut être utile par exemple en cas de prévision d'une contrainte locale ou régionale sur le réseau de production d'énergie (indisponibilité d'une ressource de production ou congestion local du réseau). Ces signaux peuvent également indiquer un prix et/ou une plage tarifaire afin d'inciter le consommateur à adapter sa consommation d'énergie (dans le cadre par exemple d'un « pilotage par le prix »). Pour le consommateur, le pilotage par le prix présente l'avantage d'être une recommandation de consommation et non pas une obligation. De là, il peut être analysé une réaction à ce signal. D'autres exemples de signaux générés à partir des consignes SIGp sont envisageables. Une liste non-exhaustive de ces signaux est donnée ci-dessous : Seuil limite supérieure de consommation en puissance [en W] Seuil limite inférieure de consommation en puissance [en W]. Le seuil inférieur peut par exemple s'applique dans le cas de forte production d'énergie renouvelables où l'on souhaite augmenter la consommation via par exemple le fonctionnement des ballons d'eau chaude sanitaire. Signal d'effacement d'un type de consommation [délester/réarmer/réalimenter]. Le type de consommation est par exemple le chauffage, le fonctionnement de ballons d'eau chaude, l'éclairage, la climatisation, etc. Prix du tarif en cours [en unité monétaire, ex. centimes d'Euros]. Il peut s'agir d'une matrice de prix, par exemple pour l'ensemble des postes tarifaires pour les prochaines 24 heures. Prix du tarif à venir [en unité monétaire, ex. centimes d'Euros] Seuil limite supérieure de consommation en puissance [en W] par plage tarifaire [en unité monétaire, par exemple centimes d'Euros] Seuil limite supérieure de consommation en puissance [en W] par plage horaire Les signaux peuvent être à exécution instantanée ou bien à exécution différée. Dans ce dernier cas, le signal comporte aussi une partie indiquant la ou les dates d'activation et de validité dans le temps. Dans l'exemple d'un système électrique où le compteur est un compteur d'électricité, le pilotage peut être fait, soit en direct via un dispositif de commutation intégré au compteur (ex. relais ou contact sec), soit par un ordre envoyé via une liaison de communication numérique filaire ou sans fil en aval du compteur vers un organe externe de pilotage. Dans une variante de réalisation, un signal SIG ELECp d'ajustement à la consigne de fourniture d'énergie SIGp est transmis à l'entité en charge de la fourniture d'énergie. Ainsi, en référence à la figure 4B, une entité ELEC est en charge de la fourniture d'énergie pour plusieurs consommateurs M9 et Mll appartenant respectivement à des classes consolidées CLASS9 et CLASSii. L'ensemble des signaux d'ajustement (SIG_ELEC)p=i ..... Q est transmis au système de collecte et de pilotage 4. Les signaux d'ajustement (S/G_ELEC)p=9,ii qui correspondent aux classes consolidées CLASS9 et CLASSii sont ensuite transmis à l'entité ELEC. Le module de pilotage ELEC1 applique alors ces signaux aux moyens de production d'énergie afin que la production pour les consommateurs compris dans les classes CLASS9 et CLASSii soit respectivement ajustée aux consignes SIG9 et SIGH. Par exemple, on a représenté sur la ligne LGN de transmission d'énergie deux éclairs pour le consommateur M9 et un seul éclair pour le consommateur Mll afin d'illustrer un ajustement différent dans la production d'énergie pour ces consommateurs. D'autres variantes sont également envisageables. Dans un système d'envoi de masse ou « broadcast », tous les signaux sont envoyés à l'ensemble des consommateurs. Les compteurs de ces consommateurs intègrent alors un dispositif permettant d'identifier les signaux qui leurs sont destinés. Dans un système point à point ou « PtP », un signal est destiné à un seul consommateur. Cette situation peut par exemple éclore quand une classe comprend un seul consommateur (typiquement un gros consommateur d'énergie, tel qu'un industriel). Sur le plan temporel, ces signaux peuvent être envoyés en continu, à date fixe ou par anticipation. Ces dernières possibilités facilitent l'application des signaux de manière simultanée et au bon moment d'un grand nombre de consommateurs. L'architecture de télécommunication mise en oeuvre pour la réalisation du procédé peut être basée sur une infrastructure unique et bidirectionnelle, telle qu'illustré aux figures 1, 4A et 4B, ou sur une double infrastructure séparant les flux montants et descendants, telle qu'illustré à la figure 5. Une infrastructure unique et bidirectionnelle présente l'avantage de la simplicité mais elle est impossible dans les Etats dans lesquels la réglementation impose la délégation du système de collecte des données de comptage à un opérateur régulé. De même, les services énergétiques, dont fait partie le pilotage, peuvent être réservés au marché concurrentiel dérégulé. Dans cette situation, une double infrastructure s'impose et la collecte des données de comptage 6 est séparée du pilotage 8 du réseau de distribution d'énergie. Les technologies employées pour ces deux infrastructures peuvent être identiques ou différentes. Par exemple, le système de collecte des données de comptage 6 peut utiliser la technologie CPL pour le réseau NAN et le réseau de téléphonie mobile pour le réseau WAN. Le système de pilotage 8 peut, lui, utiliser uniquement une connexion Internet via un cablo-opérateur. Un exemple concret d'application de l'invention telle que présentée ci-avant est décrit maintenant en référence aux figures 6A, 6B, 6C et 6D. A l'instant t = 0, on considère quatre classes de consommateur définies préalablement (par exemple au moyen d'une projection dans une base d'ondelettes) et correspondant ici au type de consommation d'un consommateur et de l'option tarifaire choisie par ce dernier : - classe 1: consommateurs au tarif résidentiel de base possédant un chauffage électrique et pas de climatiseur ; - classe 2: consommateurs au tarif heure creuse possédant un chauffage électrique et pas de climatiseur ; - classe 3: consommateurs au tarif résidentiel de base possédant un chauffage électrique, un climatiseur ; et - classe 4: consommateurs au tarif résidentiel de base ne possédant pas de chauffage électrique, pas de climatiseur mais un chauffage d'appoint électrique. Conformément à l'étape C préalablement décrite, on estime un modèle de consommation intra-classe pour chaque classe. On choisit ici un modèle tel que pour les classes k E {1, on a : 7 gitc(1) .s./c(ht)11Dayt-ci + sic (ht,Tti) + f k (Toyt) q=1 La consommation estimée d'un consommateur t appartenant à la classe k est donc définie par : - Eq7 =1 Sqk (ht)11Dayt=q la forme de la consommation en fonction de l'instant de la journée (noté ht: l'heure de l'observation t), Dayt valant 1 si l'observation t est un lundi, 2 pour un mardi, ..., 7 pour un dimanche. - sk(ht,Tt) la consommation en fonction de l'instant de la journée et de la température T/ associée au consommateur j (mesurée à la station météo la plus proche, chez le consommateur lui-même, etc.). Les effets de sk(ht,Tt) sont représentés aux figures 6A, 6B, 6C et 6D respectivement pour les classes 1, 2, 3 et 4. - r(Toyt) le cycle annuel de la consommation électrique, où Toyt est une variable continue valant 0 et l' janvier de chaque année et 1 le 31 décembre. Cet effet modélise par exemple la baisse de la consommation liée aux vacances, mais aussi les variations de consommation liées à l'éclairage au cours de l'année. La figure 6A montre que l'effet de la température sur les consommateurs de la classe 1 est nul pour les températures chaudes, mais significatif pour les températures froides (par exemple en-dessous d'un seuil de 12 degrés C). Cet effet varie en fonction de l'heure de la journée et est maximal le soir aux alentours de 19h. Comme le présente la figure 6C, l'effet de la température pour les consommateurs possédant une climatisation est significatif l'après-midi pour des températures supérieures à 20 degrés Celsius. La consommation des consommateurs au tarif de base est plus forte vers midi et le soir 10 et ce phénomène est accentué le dimanche. Les consommateurs au tarif heure creuse consomment plus au moment où les heures creuses sont effectives: en moyenne entre 12h et 14h et la nuit. Cette analyse des similarités entres courbes est ici faite à la seule étude visuelle des courbes. Bien sûr, en pratique, cette analyse est faite par des calculs de distances entre 15 les modèles ayant permis de générer ces courbes comme décrit ci-avant à l'étape D. Le fournisseur d'énergie possédant ces 4 types de consommateurs dans son portefeuille peut souhaiter piloter leur consommation de manière à faire baisser la pointe de la consommation à 19h en lissant cette pointe entre 17h et 21h quand il fait très froid (températures inférieures à 5 degrés par exemple). 20 Ainsi, suite aux mesures de distances telles que décrites à l'étape D ci-avant, de nouvelles classes consolidées de consommateurs peuvent être construites : - une classe consolidée comportant les consommateurs des anciennes classes 1 et 3, - une classe consolidée comportant les consommateurs de l'ancienne classe 2 ; et 25 - une classe consolidée comportant les consommateurs de l'ancienne classe 4. De nouveaux modèles sont alors déterminés pour ces classes consolidées et des consignes de fourniture d'énergie sont alors construites à partir de ces modèles. Ainsi, dans l'exemple décrit ci-avant où des signaux SIG UE comportent une information sur une proposition d'application de consigne, ces signaux peuvent proposer : 30 - pour les consommateurs de la première classe consolidée : chauffage central normal de 17 à 18h et de 20h à 21h lorsqu'il fait très froid et chauffage central bridé de 18h à 20h lorsqu'il fait froid mais que la consommation globale est élevée ; - pour les consommateurs de la seconde classe consolidée : chauffage central bridé aux heures pleines ; et - pour les consommateurs de la troisième classe consolidée : même consigne que pour les consommateurs de la première classe en réduisant la réduction du chauffage central aux horaires bridés. Ces signaux permettent donc, pour la première classe consolidée, de baisser la consommation autour de 19h en compensant toutefois cette baisse aux heures voisines. L'influence de ces signaux est plus forte pour les consommateurs de la troisième classe consolidée afin d'éviter un effet « rebond » typique après effacement, lié par exemple à l'utilisation d'un chauffage d'appoint lorsqu'il fait très froid. A un instant t + At, avec par exemple At= 1 jour, la consommation effective des consommateurs est mesurée puis rapatriée dans la nuit au serveur 2. Le procédé d'optimisation au sens de l'invention estime alors l'effet des signaux envoyés la veille (par exemple via le calcul de l'élasticité 11; (pitc , x ,t)) et effectue une nouvelle classification des consommateurs. Les consommateurs sont maintenant classés en fonction de leurs usages mais également de leur potentiel d'acceptation des consignes. Typiquement, une nouvelle classe peut être créée pour comprendre les consommateurs utilisant fortement un chauffage d'appoint lorsque le chauffage central est bridé. Le procédé d'optimisation peut donc optimiser l'envoi de nouveaux signaux en fonction de ces nouvelles caractéristiques en ciblant les consommateurs réactifs par exemple. Un autre exemple d'application est relatif à l'intégration des énergies renouvelables dans le parc de production. Ces énergies sont peu couteuses et « propres » mais présentent une intermittence (dépendance au vent, à l'ensoleillement par exemple). Le développement de ces énergies renouvelables dans le parc de production entraine une plus grande volatilité de la production et nécessite donc de disposer d'une demande flexible. Dans le cas par exemple d'un vent fort entrainant une production éolienne élevée, une incitation à consommer peut être envoyée aux consommateurs pour lesquels on a mesuré une élasticité au signal d'incitation élevée dans ce type de situation (le fait d'inférer cette élasticité sur les données permet également de réagir rapidement en envoyant ce signal d'incitation aux consommateurs les plus susceptibles d'y être sensibles). L'invention peut également être mise en oeuvre localement (par région, département, etc.) afin de faciliter la gestion du réseau. Par exemple, l'action des pompes pour le filtrage des piscines dans le sud de la France peut être mise en oeuvre quand il y a du vent dans cette région ou quand l'ensoleillement génère une forte production photovoltaïque. Bien entendu, la présente invention ne se limite pas à la forme de réalisation décrite ci- avant ; elle s'étend à d'autres variantes. Ainsi par exemple, on a décrit ci-avant un mode de réalisation dans lequel les mesures de consommations et les signaux de pilotages étaient traités par un compteur. Bien entendu, ces mesures et ces signaux peuvent également être traités par d'autres dispositifs tels qu'un boitier connecté à internet. Ce boitier peut par exemple être dédié à la gestion énergétique (type Energy-box) ou être directement un boîtier d'accès Internet (intégrant le modem xDSL/câble). Dans cette configuration, les grandeurs mesurées peuvent arriver au boitier par un compteur communicant externe via une interface de communication numérique filaire ou sans fil et le pilotage peut s'effectuer via une autre interface locale du boitier. REVENDICATIONS1. Procédé mis en oeuvre par des moyens informatiques, de gestion de la fourniture d'énergie à un ensemble de consommateurs, dans lequel, suite à l'obtention de données relatives aux consommateurs et à des variables influant sur la consommation (A) : a) on construit un premier jeu, grossier, de classes de consommateurs (B), b) on estime ensuite un modèle de consommation intra-classe (C), pour chaque classe, c) on construit ensuite un deuxième jeu, consolidé, de classes de consommateur (E), en regroupant dans une même classe des consommateurs dont les modèles sont proches, selon une estimation de distances entre modèles (D), d) on définit au moins un modèle cible de consommateurs parmi le deuxième jeu, et e) on génère une consigne de fourniture d'énergie (F), préconisée pour des consommateurs selon ledit modèle cible. 2. Procédé selon la revendication 1, dans lequel un signal comportant une information sur une proposition d'application de ladite consigne est transmis aux consommateurs, et dans lequel les étapes du procédé sont réitérées répétitivement suite à l'obtention de données relatives au moins à des réactions de consommateurs audit signal (A). 3. Procédé selon la revendication 2, dans lequel l'information que comporte ledit signal est injectée dans l'estimation des modèles intra-classes lors de la réitération des étapes du procédé. 4. Procédé selon l'une des revendications précédentes, dans lequel les données relatives aux consommateurs comportent des éléments parmi des relevés de consommation dans un habitat, un nombre de personnes dans l'habitat, un typed'installation pour la consommation et/ou la production d'énergie, un type d'abonnement souscrit par le consommateur pour être fourni en énergie, et dans lequel les données relatives aux variables influant sur la consommation comportent des éléments parmi des variables météorologiques et des variables calendaires. 5. Procédé selon l'une des revendications précédentes, dans lequel la construction du premier jeu comporte les opérations de projection des données sur une base d' ondelettes et de construction du premier jeu de classe par classification de coefficients de ladite projection. 6. Procédé selon la revendication 3, dans lequel l'estimation des modèles intra- classes comporte une estimation des consommations dans chaque classe selon une base de splines, de type : e = >1-.,k(,,t)+11c(exi,t)+ iehc iehc où : e correspond à une somme de consommations des consommateurs d'une classe k, et à un instant t, Jk est un ensemble de variables explicatives, notées xi,t , retenues parmi lesdites variables influant sur la consommation pour modéliser la classe k, - Et est un bruit correspondant à un aléa de la classe k, - pt correspond à ladite information du signal à l'instant t envoyé à la classe k, - /k (pk x ) représente une fonction d'élasticité des consommateurs de la classe k relativement à ladite information du signal,- fik représente des fonctions de spline propres à des variables explicatives dans la classe k. 7. Procédé selon l'une des revendications précédentes, dans lequel, à partir de Q classes de consommateurs dans le premier jeu, on obtient Q classes de modèles dans le deuxième j eu. 8. Procédé selon l'une des revendications précédentes, dans lequel, pour estimer des distances entre modèles de consommateurs, pour chaque variable d'un modèle, on calcule des valeurs prévues de la variable sur une partition d'un ensemble de définition de cette variable, lesdites valeurs formant un repère vectoriel dans lequel sont calculées lesdites distances. 9. Procédé selon la revendication 8, dans lequel lesdites distances sont calculées par une formule de type : N c1N(1", g) = (1.(x,) - g(x,))2 i=1 avec : - N la dimension dudit repère vectoriel ; - xi avec i E [[1; Aill lesdites valeurs prévues de la variable pour un modèle ; - f et g des fonctions caractérisant des modèles de consommation intra-classe. 10. Procédé selon l'une des revendications 8 ou 9, dans lequel ledit repère vectoriel est de dimension correspondant à un paramètre ajustable en fonction d'un compromis entre exhaustivité de résultats et complexité de calculs. 11. Serveur informatique (2) de gestion de la fourniture d'énergie à un ensemble de consommateurs, comportant une interface d'entrée (14) pour l'obtention de données relatives aux consommateurs et pour l'obtention de variables influant sur la consommation, et comportant un processeur (10) pour : a) la construction d'un premier jeu, grossier, de classes de consommateurs, b) l'estimation d'un modèle de consommation intra-classe, pour chaque classe, c) la construction d'un deuxième jeu, consolidé, de classes de consommateur, en regroupant dans une même classe des consommateurs dont les modèles sont proches, selon une estimation de distances entre modèles, d) l'estimation d'au moins un modèle cible de consommateurs parmi le deuxième jeu, e) la génération d'une consigne de fourniture d'énergie, préconisée pour des consommateurs selon ledit modèle cible. 12. Installation pour la gestion de la fourniture d'énergie à un ensemble de consommateurs, caractérisée en ce qu'elle comporte : - un serveur informatique (2) selon la revendication 11, - une première infrastructure de télécommunications pour la transmission au serveur (2), de données relatives aux consommateurs et de variables influant sur la consommation, et - une deuxième infrastructure de télécommunications, pour la transmission depuis ledit serveur (2) vers les consommateurs selon ledit modèle cible, de ladite consigne de fourniture d'énergie. 13. Installation selon la revendication 12, caractérisée en ce que la deuxième infrastructure est distincte de ladite première infrastructure. 14. Installation selon la revendication 12, caractérisée en ce que la deuxième infrastructure est commune à ladite première infrastructure. 15. Produit programme informatique comportant des instructions pour la mise en oeuvre du procédé selon l'une des revendications 1 à 10, lorsque ce programme est exécuté par un processeur (10).