FR 3051946 A1 20171201 FR 1654754 A 20160526 Estimation fine de consommation électrique pour des besoins de chauffage/climatisation d'un local d'habitation La présente invention concerne la gestion de la production d'électricité et plus particulièrement l'anticipation de la demande en électricité pour des besoins de chauffage ou climatisation en fonction de prévisions climatiques. Une application possible de cette anticipation de demande en électricité peut être bien entendu une assistance à la décision de produire de la puissance électrique, mais aussi possiblement, une assistance à la décision de solliciter une consommation plus basse auprès des consommateurs (décision dite d'« effacement » ciblé pour certains consommateurs sélectionnés selon une tendance de consommation identifiée). En France typiquement, 31 % des logements individuels et collectifs sont équipés d'un chauffage électrique, ce qui représente 11 millions de logements et 55 millions d'appareils de chauffage électrique installés. Ils consomment chaque année 46 TWh, soit 14 % de la consommation nationale dédiée au chauffage, toutes énergies confondues (330 TWh). Le chauffage électrique est un levier important de maitrise de l'énergie. En modulant son fonctionnement, un consommateur peut réaliser d'importantes économies d'énergie (réduction de température la nuit ou en cas d'absence), 1°C de moins de chauffage entrainant une baisse moyenne estimée de 7% de la consommation. Dans le cadre du déploiement des compteurs intelligents (ou « Smart Grids »), les relèves de consommation peuvent devenir de plus en plus fréquentes. Il serait possible de disposer d'indexes de consommation journaliers. Néanmoins, un grand nombre de foyers reste équipé d'anciens compteurs et la moyenne de fréquence de relève actuelle n'est que de six mois. Il est souhaité actuellement une estimation au moins mensuelle de la consommation de chaque foyer. Or, cette consommation, si son estimation peut être lissée sur une grande période, varie plus significativement d'un mois à l'autre, notamment en fonction des conditions climatiques. 3051946 2 Il pourrait être avantageux de tirer parti des observations disponibles réalisées à partir de logements équipés de compteurs intelligents. Or, il convient de paramétrer ces observations brutes, afin de les normaliser et, de là, pouvoir les appliquer pour tout type de consommateur. 5 Néanmoins, de premières tentatives ont donné des résultats erronés. La présente invention vient améliorer la situation. Elle propose à cet effet un procédé mis en oeuvre par des moyens informatiques de 10 détermination d'une consommation électrique pour des besoins de chauffage/climatisation d'un local d'habitation, comportant les étapes : - obtenir des données relatives au moins à un type dudit local d'habitation, à une géolocalisation dudit local d'habitation, et à une période annuelle en cours, - obtenir des données de prévision de température extérieure dans un environnement 15 correspondant à la géolocalisation du local d'habitation, - appliquer, au type dudit local d'habitation, un modèle d'estimation de consommation électrique pour des besoins de chauffage/climatisation associé audit type de local d'habitation, pendant la période annuelle en cours, en fonction des données de prévision de température, et - anticiper une consommation électrique occasionnée par du chauffage/climatisation du local 20 d'habitation, résultant de l'application du modèle. En particulier, le procédé comporte, pour l'élaboration dudit modèle, les étapes préalables : - recevoir des données de consommation moyenne par périodes dans une année, que mesure au moins un compteur témoin dans un local d'habitation témoin comportant au moins un appareil de chauffage/climatisation et un ou plusieurs autres appareils électriques du local témoin, reliés 25 au compteur témoin, - identifier dans lesdites données de consommation moyenne, une période de l'année de creux de consommation, sans besoin de consommation liée à du chauffage/climatisation, et déterminer une consommation électrique minimum moyenne, autre qu'une consommation pour des besoins de chauffage/climatisation et occasionnée par lesdits autres appareils 30 électriques, - retrancher ladite consommation minimum moyenne de la consommation moyenne par périodes de l'année, pour obtenir une estimation grossière d'une consommation moyenne par périodes de l'année pour des besoins de chauffage/climatisation du local témoin, 3051946 3 - corriger l'estimation grossière par application d'un coefficient inférieur à un pour tenir compte d'une saisonnalité de consommation autre que pour des besoins de chauffage/climatisation, - construire le modèle à partir de l'estimation corrigée de la consommation moyenne par 5 périodes de l'année pour des besoins de chauffage/climatisation du local témoin, en prévoyant une modulation de ladite estimation corrigée, par une fonction destinée à utiliser lesdites données de température extérieure. Ainsi, il peut être considéré un panel d'observation, constitué de consommateurs équipés par 10 exemple de compteurs communicants (compteurs témoins précités) susceptibles de relever fréquemment des données de consommation. Sur ce panel, il est possible d'observer des comportements moyens de consommateurs selon différents critères tels que la thermosensibilité (réactions aux vagues de froid par exemple) en fonction notamment de données des consommateurs (telles que le type de logement, la puissance souscrite, etc.). 15 Il a pu être observé ainsi une saisonnalité de la consommation pour des besoins distincts de chauffage ou climatisation. L'exemple (en France) de la figure 8 montre une surconsommation (notée 0,1 V1) pendant les mois d'hiver, du fait que les consommateurs tendent à utiliser plus d'eau chaude sanitaire, qu'ils ont globalement tendance à rester davantage chez 20 eux et y consommer de l'électricité en hiver, etc. Cette observation permet de corriger une estimation de la consommation pour des besoins de chauffage/climatisation pendant une période annuelle donnée (par exemple l'hiver pour du chauffage), laquelle estimation aurait été erronée sans cette observation. 25 Une autre observation relative aux comportements de consommation en fonction de plages de température extérieures mène à définir un coefficient thermique multiplicatif, lequel peut être variable par plages de températures extérieures. Ainsi, dans une forme de réalisation possible, la fonction précitée compte un nombre d'occurrences par pas journalier pendant ladite période 30 annuelle courante, d'une température extérieure dans une tranche de températures, parmi une pluralité de tranches de températures prédéterminées, un coefficient thermique multiplicatif étant associé à chaque tranche. 3051946 4 Cette réalisation résulte d'une observation des comportements de consommation et elle est avantageuse en tant que telle, indépendamment de la correction pour tenir compte d'une saisonnalité des usages hors chauffage/climatisation. Elle est susceptible de faire l'objet d'une protection séparée. 5 Dans une forme de réalisation particulière, l'estimation de consommation électrique pour des besoins de chauffage/climatisation associé au type de local d'habitation, pendant la période annuelle pa en cours, est donnée par : Conso_pa_estimée DJpa(Ti) CTM(Ti) Chouf fage_estiméepa = Cs nbj(pa) i=1 où : 10 - Cs correspond audit coefficient inférieur à un pour tenir compte d'une saisonnalité de consommation autre que pour des besoins de chauffage/climatisation, - Conso_pa_estimée est une consommation grossière estimée pour ladite période annuelle, - nbj(pa) est un nombre total de jours que comporte ladite période annuelle pa, - D I pa(TO compte le nombre de jours dans la période annuelle pendant lesquels la température 15 extérieure est relevée dans une tranche de température T' parmi N tranches prédéterminées, - CTM(Ti) est un coefficient thermique multiplicatif associé à cette tranche de température, et de valeur déterminée statistiquement sur un ou plusieurs compteurs témoins. Par exemple, les coefficients thermiques multiplicatifs, de valeurs distinctes par tranches de 20 températures, peuvent être déterminés par études statistiques menées sur des compteurs témoins, pour un type de consommateur (par exemple en fonction d'un niveau de puissance souscrite, d'une catégorie socioprofessionnelle, ou autres paramètres) et de logement (superficie, type de construction (en logement collectif ou non, ancienne ou récente), etc.), donnés, comme on le verra plus loin en référence aux figures 2, 3, 4. 25 De même, dans une forme de réalisation, la consommation grossière précitée Conso_pa_estimée peut être estimée à partir d'un historique de relèves de consommation par un ou plusieurs compteurs témoins disposés dans des locaux d'habitation de même type que le local pour lequel on détermine la consommation électrique pour des besoins de 30 chauffage/climatisation (et éventuellement pour un même profil de consommateur). Comme indiqué précédemment, elle résulte d'une consommation moyenne sur la période annuelle pa, 3051946 5 de laquelle on a retranché une consommation minimum moyenne mesurée sur une période de l'année de creux de consommation sans besoin de consommation liée à du chauffage/climatisation (courbe de dessous de la figure 8). 5 Bien entendu, cette réalisation n'est pas nécessaire si l'on dispose déjà d'un historique de consommation pour le local d'habitation étudié. Ainsi, dans une variante, la consommation grossière Conso_pa_estimée peut être estimée à partir d'un historique de relèves de consommation par un compteur courant disposé dans ledit local d'habitation pour lequel on cherche à déterminer la consommation électrique pour des besoins de chauffage/climatisation. 10 Là encore, cette consommation grossière Conso_pa_estimée résulte d'une consommation moyenne sur la période annuelle pa, de laquelle on a retranché une consommation minimum moyenne mesurée sur une période de l'année de creux de consommation sans besoin de consommation liée à du chauffage/climatisation. On comprendra ainsi que dans une telle réalisation, le compteur courant précité peut être un compteur témoin, au sens de la définition 15 donnée précédemment. Le coefficient Cs illustrant une saisonnalité des usages hors chauffage/climatisation peut être fixé à 0,9, d'après des études statistiques menées sur des témoins, ici pour des besoins de chauffage en hiver en France. Néanmoins, il peut avoir une valeur similaire pour des pays 20 chauds en période d'été (avec une préférence pour rester au domicile et multiplier les usages d'appareils non nécessairement de climatisation). Dans une forme de réalisation, les tranches de température T, sont données comme suit : - = T = 15°C 1 avec N=7. Néanmoins, cette réalisation admet des variantes, tant en valeurs limites de tranches de température, qu'en nombre de tranches-mêmes. 3051946 6 Dans une forme de réalisation la période annuelle est mensuelle, pour un mois en cours. Néanmoins, l'estimation peut porter sur des périodes plus courtes comme on le verra plus loin, ou au contraire plus longues (de deux mois par exemple). Dans une forme de réalisation, la période annuelle précitée est en hiver, en France, pour une estimation de consommation électrique pour des besoins de chauffage pour des périodes allant d'octobre à mai. Néanmoins, les principes de calcul exposés en détails plus loin montrent que l'invention peut s'appliquer dans d'autres contextes. Le procédé peut comporter en outre une étape supplémentaire d'estimation de puissance électrique à produire et/ou d'effacement de consommateurs ciblés en fonction de prévisions météorologiques, comme indiqué précédemment. 15 Il peut être fait usage en particulier, dans une réalisation possible avantageuse, de compteurs témoins tels qu'un compteur communicant à fréquence de relèves au moins mensuelle, disposant d'un historique de relèves sur une période d'un an au moins, afin d'établir des comportements statistiques de thermosensiblilité des consommateurs, permettant de définir notamment les coefficients thermiques multiplicatifs précités, ou autres paramètres comme 20 exposé ci-après. L'invention vise aussi un programme informatique comportant des instructions pour la mise en oeuvre du procédé ci-avant, lorsque ce programme est exécuté par un processeur. A titre d'exemple, les figures 1, 5, 7 peuvent correspondre à des ordinogrammes de routines de ce 25 programme. L'invention vise aussi un système informatique de détermination d'une consommation électrique pour des besoins de chauffage/climatisation d'un local d'habitation, comportant un circuit de traitement informatique pour la mise en oeuvre du procédé ci-avant. On a illustré un 30 tel système dans un exemple de réalisation possible sur la figure 1. Il peut comporter un dispositif informatique DIS équipé d'un circuit de traitement comportant typiquement : - un processeur pour exécuter le programme informatique précité, 5 10 3051946 7 - une mémoire de travail (pour le stockage durable des instructions et éventuellement de données de calcul temporaires), - un connexion via un réseau, pour récupérer : 5 * des données statistiques, issues d'une base de données BDD, de consommation relevées sur des panels de consommateurs témoins, afin d'estimer des valeurs de paramètres tels que (mais non exclusivement) les coefficients CTM(Ti) précités, au cours d'une étape S2 commentée ci-après, et * des données météorologiques, issues d'une station météorologique MET, auxquelles 10 sont appliqués par exemple ces coefficients, et pour transmettre des estimations de consommation de chauffage ainsi calculées, à un système d'information SI du fournisseur d'énergie, typiquement. L'invention vise aussi un dispositif DIS comportant un tel circuit de traitement. 15 D'autres caractéristiques et avantages de l'invention apparaîtront à l'examen de la description détaillée ci-après, et des dessins annexés sur lesquels : - la figure 1 illustre quatre étapes principales d'un procédé selon une forme de réalisation de l'invention ; - la figure 2 illustre des courbes de charge relevées, par niveaux de 20 consommation ; - la figure 3 montre une relation entre la puissance appelée et la température extérieure, par tranches de consommation annuelle ; - la figure 4 illustre l'expression du coefficient 8 en fonction de la température extérieure pour l'estimation de la régression donnant la puissance souscrite en 25 fonction de la température extérieure ; - la figure 5 illustre les étapes menant à l'estimation d'une consommation mensuelle pour des besoins de chauffage ; - la figure 6 illustre une courbe schématisée avec la part de consommation pour des besoins de chauffage (courbe de dessus) et la part « hors-chauffage » 30 (courbe de dessous) ; - la figure 7 illustre les étapes menant à l'estimation corrigée de la consommation mensuelle pour des besoins de chauffage à partir d'une courbe de charge, en 3051946 8 tenant compte en particulier d'une saisonnalité des usages d'électricité hors-chauffage ; - la figure 8 illustre le calcul d'une ligne de base à corriger selon les étapes de la figure 7 ; 5 - la figure 9 illustre la relation entre puissance et température extérieure, montrant alors différents seuils de sensibilité. La description détaille ci-après à titre d'exemple un procédé permettant d'estimer la part de consommation due au chauffage électrique d'un consommateur résidentiel individuel. Comme 10 montré ci-après, un tel procédé est opérationnel pour l'ensemble des consommateurs, nonobstant la disponibilité des données et les historiques de consommation. A titre d'exemple encore, le procédé permet de fournir une estimation de la consommation électrique de chauffage au pas mensuel ci-après. 15 Le problème qu'il est proposé de résoudre ci-après est le suivant : il est souhaité une estimation de la part de chauffage par rapport à une consommation globale mensuelle, individuelle, qui soit : - très proche de la réalité observée, et - déployable sur des millions de consommateurs et traitant un nombre relativement faible de 20 données. Pour estimer la consommation de chauffage de chaque consommateur, plusieurs modules sont définis suivant les informations disponibles sur le consommateur (historique des données de consommation, qualification des caractéristiques du consommateur et de son logement). Il est 25 alors proposé l'élaboration d'un indicateur de dépendance de la consommation aux températures extérieures. En particulier, il est proposé un processus complet, capable de fonctionner notamment dans le cas de données relevées à un pas peu fréquent. Le résultat obtenu peut être intégré dans un 30 système d'information du fournisseur d'électricité, afin de proposer une estimation de la consommation liée au chauffage électrique. Pour ce faire, on prévoit un procédé en quatre étapes, comme illustré sur la figure 1. 3051946 9 La première étape Si est relative à la prise en compte des données. Il peut s'agir de données de consommation du logement, pour lequel la consommation pour les besoins de chauffage est à évaluer. On peut disposer d'un historique existant, ou non. La fréquence des relèves, le cas échéant, est quotidienne, mensuelle, semestrielle, annuelle. Par ailleurs, on dispose en outre de 5 caractéristiques du client (par exemple le type de logement et/ou sa superficie, etc.). Une deuxième étape S2 consiste à recevoir des données météorologiques dans une zone dans laquelle le logement est localisé. Il peut s'agir par exemple d'un appariement des données météo en rapprochant les données de la station météo la plus proche selon un code d'adresse 10 commun. Ici, on calcule en particulier des degrés jours (DJ) à partir d'une température seuil fixée à 15°C ou estimée si la granularité des données est au moins journalière. On compte alors le nombre de jours par mois à une certaine température, ou dans diverses plages de température comme exposé plus loin. 15 Une troisième étape S3 consiste à calculer en fonction des données collectées à l'étape Si un « coefficient thermique multiplicateur » (ou CTM) de température, afin d'obtenir comme le verra plus loin une forme normalisée de l'estimation de la consommation liée au chauffage, pour multiplier directement ce coefficient aux degrés jours précités. Ainsi, si l'on dispose de peu de données d'historique, on peut modéliser un coefficient thermique multiplicateur, 20 typiquement à partir d'un panel d'apprentissage (consommateurs équipés de compteurs intelligents à relèves fréquentes). Par ailleurs, même en présence d'historique de consommation, le calcul d'un coefficient CTM individuel, calé sur les vraies données du consommateur, permet une estimation des besoins pour le chauffage, pour ce consommateur. Le coefficient CTM (ou les coefficients, car plusieurs sont à estimer comme on le verra plus 25 loin) sont exprimés en % / DJ. La quatrième étape S4 consiste en l'estimation de la consommation pour des besoins de chauffage à proprement parler, selon une formule générale du type : 30 Conso chauffage (kWh) = [DJ(mois)] x CTM x [Conso_totale(mois)] Suivant la disponibilité de l'historique, le type de compteur et les données de qualification, plusieurs cas se distinguent : 3051946 10 - Cas noté 1 ci-après : Nouveau consommateur avec un compteur d'ancienne génération, donc sans historique, et des données de qualification minimales issues par exemple d'un conseil tarifaire, - Cas 2 : Nouveau consommateur avec un compteur intelligent : sans historique mais 5 des données mensuelles au fil de l'eau disponibles et des données de qualification minimales, - Cas 3 : Consommateur avec un historique de consommation d'une année au moins, avec un compteur d'ancienne génération, et des données de qualification minimales - Cas 4 : Consommateur avec un historique de consommation d'une année au moins, 10 disposant d'un compteur intelligent, et des données de qualification minimales. Dans le dernier cas 4, deux sous-cas se déclinent selon les hypothèses : - Cas 4A : seule la consommation mensuelle est disponible et une estimation est construite sur la base de ces données, 15 - Cas 4B : la consommation est disponible à un pas quotidien et une estimation est construite sur la base de ces données. On entend par « données de qualification disponibles », par ordre d'importance, un ensemble de données collectées sur le consommateur lors de l'ouverture de son contrat ou lors de divers contacts de conseils : option tarifaire, puissance souscrite, possession de chauffage électrique, 20 énergie d'eau chaude sanitaire, code d'adresse (commune de rattachement) du logement, surface du logement, nombre de personnes, présence de lave-linge, sèche-linge, lave-vaisselle, appareils de froid. L'étape Si comporte alors l'obtention de telles données. 25 Pour la mise en oeuvre de l'étape S2, pour chaque consommateur dont on connait le code de commune, il est possible de récupérer les données issues de la station météo la plus proche. Les degrés jour sont calculés à partir des températures relevées (TR) sur la période d'étude associées à la station météo la plus proche du consommateur et de la température seuil de non 30 chauffage. Un seuil de température de démarrage du chauffage est noté TS. 3051946 11 Si les données de consommation sont disponibles au pas journalier, cette température seuil est fixée à 15°C. Les données initiales de températures sont possiblement tri-horaires, de sorte qu'un relevé toutes les trois heures est disponible et on a donc huit relèves de températures par jour. 5 La température moyenne journalière est estimée comme suit : 8 TRj = TR h h=1;hEj Après avoir calculé la moyenne par jour des températures réalisées, on peut alors calculer des degrés jours comme suit : DI j = Max (TS -TR j; 0) Ensuite, les degrés jour cumulés mensuels sont calculés comme la somme des degrés jours sur 10 un mois : DJ_moisM = DJj jEmoisM L'étape S3 est mise en oeuvre comme suit. Le coefficient thermique multiplicateur (CTM) exprimé en %/DJ, permet pour chaque 15 consommateur d'estimer la sensibilité de sa consommation à la température extérieure. Sa définition est indépendante du cas du consommateur et le calcul du coefficient CTM résulte essentiellement de l'estimation d'un paramètre de régression qui, en revanche, s'est avéré différer d'un cas à l'autre. 20 Pour les cas 1 et 2, le coefficient thermique multiplicateur (CTM) est calculé par modélisation sur un panel de consommateurs réels. Néanmoins, l'application opérationnelle qui suit est différente dès lors qu'aucune donnée mensuelle relevée au fil de l'eau n'est disponible. Ce cas concerne la grande majorité des consommateurs en attendant un déploiement massif des 25 compteurs intelligents à relève fréquente. 3051946 12 Comme présenté ci-après, une répartition mensuelle de consommation est d'abord estimée puis le coefficient CTM est utilisé pour estimer la part de consommation liée à des besoins de chauffage. 5 Sans donnée de consommation fine dans ces cas 1 et 2, des coefficients CTM différents par profil de consommateurs sont estimés. A cet effet, il est observé un panel de N consommateurs (par exemple N=5000) dont on a relevé la puissance appelée toutes les dix minutes pour l'ensemble du logement. On peut s'appuyer aussi sur des données de facturation et d'un 10 questionnaire portant sur des caractéristiques sociodémographiques de ce panel, ainsi que sur l'information d'appareils électriques présents dans chaque logement. En outre, des données de température extérieure de station météo sont utilisées. Plusieurs facteurs agissent sur la thermosensibilité des consommateurs : 15 - leur type de chauffage, - la composition de leur foyer, - la qualité de leur habitat. Cependant, en première approche, la consommation annuelle permet de bien segmenter les comportements de consommation. 20 La figure 2 montre des courbes de charge (variation temporelle de la consommation) moyenne en fonction de tranches de consommation annuelle (représentatifs du plus petit consommateur au plus gros consommateur) : - Tranche 1 : moins de 3800 kWh 25 - Tranche 2 : de 3800 kWh à 6000 kWh - Tranche 3 : de 6000 kWh à 9600 kWh - Tranche 4 : de 9600 kWh à 13400 kWh - Tranche 5 : de 13400 kWh à 17000 kWh - Tranche 6 : Plus de 17000 kWh 30 La figure 3 montre la relation entre la puissance appelée et la température extérieure en fonction des mêmes tranches de consommation. Plus la consommation annuelle est importante, plus la dépendance de la puissance par rapport à la température est importante (la pente étant 3051946 13 plus inclinée), et la variance est également plus grande (l'épaisseur du nuage de points étant aussi plus grande). Par ailleurs, pour construire le coefficient CTM, une seule valeur fixe exprimant la hausse de 5 la puissance en fonction de la température extérieure ne serait pas suffisante. En effet, la puissance appelée n'apparait pas linéairement liée à la température de la même façon sur toute la plage de température où le chauffage fonctionne (généralement en dessous de 15°C). Un découpage par plages de températures permet de mieux tenir compte de la réalité (changement de pente local, par plages de températures). 10 Cette première observation permet avantageusement d'estimer un coefficient CTM par plages de température et constitue en soi une étape améliorant fortement l'estimation. L'usage d'un coefficient CTM par plages distinctes de température est alors susceptible de faire l'objet d'une protection séparée. 15 Dès lors, des classes de températures ci-après peuvent être envisagées : - = { T = 15°C 1 On traduit la variabilité du coefficient thermique en modélisant, pour T 365, l'indice du jour de la série - m = 1 à 12 les numéros de mois - Eté = m /m {6, 7, 8, 9} 1 20 - Hiver = Eté (complémentaire de l'été) - T la variable consommation totale et Ti la consommation totale du jour j On détermine B = {Ti t. q. j E Eté}, de sorte que MAD(B) = medTieB - medTiEB(T)1) A l'aide du MAD, les valeurs aberrantes peuvent être éliminées en déterminant l'ensemble des 25 consommations filtrées Bfiltre Bfiltre = t. q ITj - medTieB(T)1 1.1 - (Il - baseline + coeff'is * a - T) , l'estimation du chauffage est limitée en fonction du gradient a trouvé : Si a REVENDICATIONS1. Procédé mis en oeuvre par des moyens informatiques de détermination d'une consommation électrique pour des besoins de chauffage/climatisation d'un local d'habitation, comportant les étapes : - obtenir des données relatives au moins à un type dudit local d'habitation, à une géolocalisation dudit local d'habitation, et à une période annuelle en cours, - obtenir des données de prévision de température extérieure dans un environnement correspondant à la géolocalisation du local d'habitation, - appliquer, au type dudit local d'habitation, un modèle d'estimation de consommation électrique pour des besoins de chauffage/climatisation associé audit type de local d'habitation, pendant la période annuelle en cours, en fonction des données de prévision de température, et - anticiper une consommation électrique occasionnée par du chauffage/climatisation du local d'habitation, résultant de l'application du modèle, Caractérisé en ce que le procédé comporte, pour l'élaboration dudit modèle, les étapes préalables : - recevoir des données de consommation moyenne par périodes dans une année, que mesure au moins un compteur témoin dans un local d'habitation témoin comportant au moins un appareil de chauffage/climatisation et un ou plusieurs autres appareils électriques du local témoin, reliés au compteur témoin, - identifier dans lesdites données de consommation moyenne, une période de l'année de creux de consommation, sans besoin de consommation liée à du chauffage/climatisation, et déterminer une consommation électrique minimum moyenne, autre qu'une consommation pour des besoins de chauffage/climatisation et occasionnée par lesdits autres appareils électriques, - retrancher ladite consommation minimum moyenne de la consommation moyenne par périodes de l'année, pour obtenir une estimation grossière d'une consommation moyenne par périodes de l'année pour des besoins de chauffage/climatisation du local témoin, - corriger l'estimation grossière par application d'un coefficient inférieur à un pour tenir 30 compte d'une saisonnalité de consommation autre que pour des besoins de chauffage/climatisation, - construire le modèle à partir de l'estimation corrigée de la consommation moyenne par périodes de l'année pour des besoins de chauffage/climatisation du local témoin, en prévoyant 3051946 28 une modulation de ladite estimation corrigée, par une fonction destinée à utiliser lesdites données de température extérieure. 2. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que ladite fonction compte un nombre 5 d'occurrences par pas journalier pendant ladite période annuelle courante, d'une température extérieure dans une tranche de températures, parmi une pluralité de tranches de températures prédéterminées (Ti), un coefficient thermique multiplicatif étant associé à chaque tranche (CTM(Ti)). 10 3. Procédé selon la revendication 2, caractérisé en ce que l'estimation de consommation électrique pour des besoins de chauffage/climatisation associé audit type de local d'habitation, pendant la période annuelle pa en cours, est donnée par : Conso_pa_estimée Chaut fage_estiméepa = Cs nbj(pa) i=t Dip'0-0 * CTM(Ti) où : - Cs correspond audit coefficient inférieur à un pour tenir compte d'une saisonnalité de 15 consommation autre que pour des besoins de chauffage/climatisation, - Conso_pa_estimée est une consommation grossière estimée pour ladite période annuelle, - nbj(pa) est un nombre total de jours que comporte ladite période annuelle pa, - DI pa(Ti) compte le nombre de jours dans la période annuelle pendant lesquels la température est relevée dans une tranche de température Ti, parmi N tranches prédéterminées, 20 - CTM(Ti) est un coefficient thermique multiplicatif associé à cette tranche de température, et de valeur déterminée statistiquement sur un ou plusieurs compteurs témoins. 4. Procédé selon la revendication 3, caractérisé en ce que la consommation grossière Conso_pa_estimée est estimée à partir d'un historique de relèves de consommation par un ou 25 plusieurs compteurs témoins disposés dans des locaux d'habitation de même type que le local pour lequel on détermine la consommation électrique pour des besoins de chauffage/climatisation, et résulte d'une consommation moyenne sur la période annuelle pa, de laquelle on a retranché une consommation minimum moyenne mesurée sur une période de l'année de creux de consommation sans besoin de consommation liée à du chauffage/climatisation. 3051946 29 5. Procédé selon la revendication 3, caractérisé en ce que la consommation grossière Conso_pa_estimée est estimée à partir d'un historique de relèves de consommation par un compteur courant disposé dans ledit local d'habitation pour lequel on détermine la consommation électrique pour des besoins de chauffage/climatisation, et résulte d'une 5 consommation moyenne sur la période annuelle pa, de laquelle on a retranché une consommation minimum moyenne mesurée sur une période de l'année de creux de consommation sans besoin de consommation liée à du chauffage/climatisation. 6. Procédé selon l'une des revendications 3 à 5, caractérisé en ce que le coefficient Cs est fixé à 10 0,9. 7. Procédé selon l'une des revendications 3 à 6, caractérisé en ce que les tranches de température T, sont données comme suit : 15 - = T 8.5°C 1 - T4 = 8.5°C T = 15°C 1 avec N=7. 8. Procédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que ladite période annuelle est mensuelle, pour un mois en cours. 25 9. Procédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que ladite période annuelle est en hiver, en France, pour une estimation de consommation électrique pour des besoins de chauffage pour des périodes allant d'octobre à mai. 30 10. Procédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce qu'il comporte en outre une étape supplémentaire d'estimation de puissance électrique à produire et/ou d'effacement de consommateurs ciblés en fonction de prévisions météorologiques. 3051946 30 11. Procédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que le compteur témoin est un compteur communicant à fréquence de relèves au moins mensuelle, disposant d'un historique de relèves sur une période d'un an au moins. 5 12. Programme informatique caractérisé en ce qu'il comporte des instructions pour la mise en oeuvre du procédé selon l'une des revendications précédentes, lorsque ce programme est exécuté par un processeur. 13. Système informatique de détermination d'une consommation électrique pour des besoins 10 de chauffage/climatisation d'un local d'habitation, comportant un circuit de traitement informatique (DIS) pour la mise en oeuvre du procédé selon l'une des revendications 1 à 11.