FR 3072194 A1 20190412 FR 1759485 A 20171010 Optimisation de la consommation de ballons d'eau chaude électrique L'invention concerne l'optimisation de consommation électrique pour des besoins d'eau chaude sanitaire. Généralement, la consommation électrique des ballons d'eau chaude sanitaire est liée à un usage qui peut être flexible et cet usage peut être piloté dans le temps pour réaliser des reports de charge. En France par exemple, on compte neuf millions de ballons d'eau chaude qui sont asservis pour opérer dans des plages horaires correspondant à des heures creuses, ce qui permet d'éviter de consommer aux heures de pointe, leur charge étant reportée au moment où l'électricité est la moins demandée et la moins chère, c'est-à-dire la nuit. En effet, pendant les plages d'heures creuses, le tarif du kilowattheure est généralement plus bas, afin d'inciter les consommateurs à privilégier ces plages horaires et éviter alors des périodes de pics de production électrique difficiles à gérer pour le fournisseur d'électricité. Ce levier de flexibilité qu'offrent les ballons d'eau chaude sanitaire représente entre huit et neuf GigaWatts de puissance et permet ainsi de limiter les besoins d'investissement en moyens de production électrique de pointe et de réseau. Par ailleurs, dans certains territoires (insulaires par exemple et souvent ensoleillés) où la maîtrise de la demande est cruciale, le remplacement des ballons électriques par des ballons solaires est aussi un important levier de diminution de la consommation. Habituellement, les ballons sont asservis aux heures creuses au moment de leur installation. Par exemple un consommateur déclarant posséder un ballon d'une capacité suffisante peut faire l'objet d'une tarification heures pleines/ heures creuses (HP/HC). Toutefois, en pratique, il apparait qu'une partie non négligeable de la population des consommateurs possède un ballon non asservi et répondant pourtant aux critères d'asservissement (contrats ayant débutés avant la mise en service du conseil tarifaire HP/HC, mise en service d'un nouveau ballon pouvant être asservi mais le consommateur n'a effectué aucune demande de souscription au contrat HP/HC, mauvaises déclarations des consommateurs, etc.). 2 Cela représente un gisement de flexibilité non négligeable. Il n'existe pas aujourd'hui de mécanisme d'asservissement du ballon autrement que lors de sa première mise en service. Surtout, il n'existe pas de moyen pour déterminer déjà si un 5 ballon installé est asservi aux HC ou non, sauf à questionner directement le consommateur. Or, organiser une campagne pour questionner les consommateurs et vérifier si l'ensemble des consommateurs n'ayant pas déclaré posséder de ballon électrique ont effectivement un ballon électrique qui peut être asservi nécessiterait des efforts rédhibitoires. Une interrogation de consommateurs choisis aléatoirement à des fins de statistiques serait peu 10 efficace quant à elle au regard de la proportion de consommateurs possédant effectivement un ballon électrique. L'invention vient améliorer la situation. 15 Elle propose à cet effet un procédé mis en oeuvre par des moyens informatiques pour déterminer si un ballon d'eau chaude sanitaire installé dans un local est asservi pour consommer de l'énergie électrique dans une plage horaire choisie d'une période journalière, le procédé comportant les étapes : a) Obtenir au moins un relevé sur différents instants d'une journée de la 20 consommation globale du local, b) Identifier si, dans le relevé, la consommation dépasse un premier seuil prédéfini en début de ladite plage horaire choisie, auquel cas le ballon est défini comme étant déjà asservi, c) Sinon, comparer le relevé de consommation à des modèles d'une base de 25 données de consommateurs, pour affecter au local un score de probabilité de présence d'un ballon non asservi, et d) Si le score est supérieur à un deuxième seuil prédéfini, identifier le local comme étant équipé d'un ballon non asservi. 30 Ainsi, l'invention permet d'identifier la présence d'un ballon électrique non asservi, en vue notamment d'une optimisation de son fonctionnement ultérieur, et ce à distance et sans intrusion, simplement à partir des relevés de consommations globales du local que peut 3 transmettre par exemple un compteur communiquant à pas de mesures assez fin (par exemple de l'ordre de quelques dizaines de minutes, par exemple 30 minutes). Dans une réalisation, la base de données de consommateurs comporte initialement des 5 relevés bruts de consommation journalière et des données correspondantes de présence ou non d'un ballon à consommation électrique, et le procédé comporte en outre un traitement de cette base de données selon les étapes : - Dans les relevés bruts en présence d'un ballon à consommation électrique, identifier une signature de la présence d'un ballon asservi, cette signature étant 10 caractérisée par une augmentation au-delà d'un seuil moyen de consommation en début de la plage horaire choisie, - Ecarter de la base de données les relevés bruts comportant cette signature pour ne conserver que les relevés bruts complémentaires sans la signature, et - Classer les relevés complémentaires suivant deux types de modèles intervenant 15 pour les comparaisons à l'étape c) : o les relevés complémentaires en absence de ballon à consommation électrique, et o les relevés complémentaires en présence de ballon à consommation électrique, mais non asservis. 20 La signature précitée de consommation d'un ballon électrique asservi à un fonctionnement en heures creuses est caractéristique. Elle peut être observée sur un relevé avec un indice de confiance statistique pratiquement de 100%. Il reste ensuite à discriminer les deux situations ci-après, selon un problème supplémentaire qu'il a fallu surmonter : 25 - absence de ballon à consommation électrique, et - présence de ballon à consommation électrique, mais non asservis. Dans une réalisation à cet effet, on détermine que : - si le relevé obtenu à l'étape a) est comparativement proche des relevés 30 complémentaires en absence de ballon à consommation électrique, alors le score de probabilité de présence d'un ballon asservi est faible et inférieur au seuil prédéfini, et 4 si le relevé obtenu à l'étape a) est comparativement proche des relevés complémentaires en présence de ballon à consommation électrique, mais non asservi, alors le score de probabilité de présence d'un ballon asservi est élevé et supérieur au seuil prédéfini. 5 A titre d'exemple de réalisation ayant donné des résultats satisfaisants pour obtenir des résultats de comparaisons fiables à l'étape c), on peut utiliser un réseau de neurones artificiels, préférentiellement de type réseau de neurones convolutif 10 Dans une réalisation, les modèles de la base de données sont classés par régions géographiques et sélectionnés pour les comparaisons à l'étape c) en fonction d'une région géographique commune dans laquelle se situe le local. En effet, les habitudes de consommations liées au chauffage et/ou à la climatisation diffèrent d'une région à l'autre (chaude, froide ou tempérée), et peuvent avoir une 15 incidence sur la pertinence des comparaisons à l'étape c). Aussi, selon une telle réalisation, on utilise à l'étape c) des modèles de consommation construits dans la même région géographique où se situe le local dont la consommation est obtenue à l'étape a). Dans une réalisation, les modèles de la base de données sont classés en fonction de 20 variations journalières relevées sur des périodes de weekend, d'une part, et sur des jours de semaine ouvrées, d'autre part, et les modèles de la base de données sont sélectionnés pour les comparaisons à l'étape c) en fonction d'une période de weekend ou de jour ouvré sur laquelle le relevé de l'étape a) est obtenu. En effet, les habitudes de consommations pendant les jours de weekend ou les jours de 25 semaine peuvent avoir aussi une incidence sur la pertinence des comparaisons réalisées à l'étape c). Alternativement ou en complément, il est possible en outre de séparer les périodes de consommation en été des périodes de consommation en hiver pour éliminer des usages 30 parasites comme le chauffage ou la climatisation. Ainsi, dans cette réalisation, les modèles de la base de données peuvent être classés en fonction de variations journalières relevées sur des périodes d'été, d'une part, et sur des 5 périodes d'hiver, d'autre part, et les modèles de la base de données peuvent ainsi être sélectionnés pour les comparaisons à l'étape c) en fonction d'une période d'été ou d'hiver sur laquelle le relevé de l'étape a) a été obtenu. 5 Dans une réalisation particulière, suite à l'identification du local comme étant équipé d'un ballon non asservi à l'étape d), on peut prévoir l'émission d'un signal d'alerte en vue d'une optimisation de conditions d'obtention d'eau chaude sanitaire. Par exemple, ce signal d'alerte peut être destiné à un module de commande du 10 fonctionnement du ballon pour restreindre la mise en service quotidienne du ballon à ladite une plage horaire choisie. En variante, bien entendu, on peut prévoir que le signal d'alerte est un simple message de sensibilisation à l'attention du consommateur habitant le local précité. 15 Dans une réalisation, le relevé obtenu à l'étape a) peut être issu d'un compteur électrique communicant, comme indiqué plus haut, ce compteur étant installé dans le local et apte à délivrer une courbe de charge de la consommation globale, sur requête émise par une entité distante (par exemple un serveur central de relève de consommations). 20 La présente 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 ce titre, la figure 1 commentée plus loin peut représenter l'ordinogramme de l'algorithme général d'un tel programme informatique, dans un exemple de réalisation 25 possible. La présente invention vise aussi un dispositif comportant un circuit de traitement pour la mise en oeuvre du procédé ci-avant. A ce titre, le dispositif DIS de la figure 3 commentée plus loin peut constituer un exemple 30 de réalisation d'un tel dispositif au sens de l'invention. Par exemple, ce dispositif peut constituer ou représenter une partie du serveur central précité de relève de consommations. 6 En outre, ce dispositif peut comporter une connexion à une interface de communication pour l'émission d'un signal d'alerte, dans le mode de réalisation présenté plus haut et dans lequel ce signal d'alerte est émis dans le cas où un ballon électrique non asservi a été 5 détecté. D'autres avantages et caractéristiques de l'invention apparaitront à la lecture de la description détaillée ci-après d'exemples de réalisation, et à l'examen des dessins annexés 10 sur lesquels : - La figure 1 illustre des étapes d'un procédé selon un exemple de réalisation de l'invention ; - La figure 2 illustre la signature de consommation caractérisant la présence d'un ballon électrique asservi à un fonctionnement en heures creuses ; 15 - La figure 3 illustre un dispositif selon un exemple de réalisation de l'invention, dans un système pour mettre en oeuvre le procédé de la figure 1 ; - La figure 4 illustre schématiquement des opérations mises en oeuvre pour l'affectation d'un score de probabilité de présence d'un chauffe-eau électrique non asservi ; 20 - La figure 5 illustre schématiquement l'utilisation d'un réseau de neurones convolutif pour le calcul du score précité ; - La figure 6 illustre la courbe de charge typique relevée en présence d'un chauffe- eau électrique passant d'un fonctionnement non asservi aux heures creuses (à gauche), à un fonctionnement asservi (à droite). 25 L'invention permet d'identifier tous les consommateurs possédant un ballon électrique non asservi aux heures creuses, sans besoin de les interroger directement. A cet effet, un relevé de la consommation régulière d'un consommateur par pas assez fin 30 (horaire ou de quelques dizaines de minutes) permet de lire la consommation au fil du temps et de déterminer comme on le verra plus loin si un ballon électrique est asservi ou non aux heures creuses (période de nuit typiquement). Ce relevé de consommation peut 7 correspondre aux données de courbe de charge que délivre habituellement un compteur électrique moderne de type LINKY®. Néanmoins, pour ce faire, une première difficulté à résoudre concerne la détection de la 5 présence de l'usage d'un ballon électrique à partir de la courbe de charge d'un consommateur, comme illustré sur le schéma de la figure 1 présentant en particulier quatre étapes globales. Une première étape S1 consiste en la collecte des données. Il s'agit d'une relève des 10 données de compteurs communicants, par exemple de type : - courbe de consommation, par pas de 30 minutes ; - puissance maximale journalière. Les données peuvent inclure en outre des données contractuelles du consommateur (tarifs, options, puissance souscrite, etc.), avec notamment l'information si le consommateur 15 bénéficie du régime d'heures creuses. La deuxième étape S2 consiste à registrer ces données dans une base de données BD et à y effectuer des observations statistiques, pour, notamment : - la détermination d'une signature de consommation d'un ballon asservi à l'étape S3 ; - la construction d'un réseau de neurones artificiels, par exemple de type convolutif 20 comme décrit plus loin, à l'étape S7. Ensuite, le procédé comporte une succession d'étapes courantes, qui commence par l'obtention d'une consommation courante étape S14. Il s'agit d'une consommation globale d'un local sur une période donnée. Ce local peut comprendre éventuellement un ballon 25 électrique et d'autres appareils électriques, mais les consommations respectives de tous ces appareils sont confondues ensemble dans la consommation courante obtenue. On cherche en particulier à déterminer si ce local est équipé d'un ballon électrique, et le cas échéant si ce ballon est asservi ou non à un fonctionnement en heures creuses. Ainsi, à l'étape S4, il est possible d'observer une signature caractéristique de la présence d'un ballon d'eau 30 chaude électrique, asservi à un fonctionnement en heures creuses. Cette signature est illustrée sur la figure 2, sur la lequel, sur un relevé de 24 heures de consommation (une courbe de charge avec un pas de 30 minutes par exemple), il apparaît 8 une augmentation de la consommation électrique, qui s'ajoute à une consommation moyenne habituelle notée « a », avec en particulier la forme d'un plateau à partir de 22 heures, ce plateau étant éventuellement suivi de quelques pics ou plateaux pendant la nuit, jusqu'à 6 heures le jour suivant. Cette observation peut s'effectuer typiquement pour une 5 période d'heures creuses HC commençant de 22 heures à 6 heures du matin le lendemain. En pratique, comme décrit ci-après, on peut par exemple opérer la relève d'une courbe de charge plusieurs jours, et observer statistiquement cette signature de la figure 2 sur une journée « standard » pour détecter en particulier la présence régulière d'un appel de 10 puissance en début d'heures creuses. À l'issue de l'étape de détection S4, si effectivement une telle signature est visible dans les relevés de consommation courante obtenus à l'étape S14 (flèche OK en sortie du test S5), alors il est identifié que le local comporte bien un ballon électrique, mais que ce ballon est 15 déjà asservi, et qu'aucune opération supplémentaire n'est nécessaire à l'étape de fin S6. En revanche, si une telle signature ne peut pas être identifiée dans les relevés de consommation (flèche KO en sortie du test S5), alors on utilise le réseau de neurones artificiels, construit à l'étape S7, pour discriminer une consommation d'un ballon 20 électrique non asservi, de tout autre appareil électrique fonctionnant indistinctement en heures creuses et en heures pleines, comme exposé plus loin. À cet effet, on injecte à l'étape S8 les données de consommation courante (S14) dans le réseau de neurones, et en sortie on récupère un score de probabilité de présence d'un ballon électrique non asservi compris entre 0 et 1, à l'étape S9. Typiquement, si le score est inférieur à 0,5, alors il est 25 déterminé que le local n'est simplement pas équipé d'un chauffe-eau électrique à l'étape de fin S11. En revanche, si le score est supérieur (ou égal dans l'exemple illustré) à 0,5 (flèche OK en sortie du test S10), alors il est déterminé que le local comporte bien un ballon d'eau chaude électrique, mais non asservi, et un signal d'alerte peut être généré à l'étape S12. 30 Il peut s'agir simplement d'un message d'alerte, destiné au consommateur dont le relevé est étudié, et communiqué automatiquement via une application mobile ou par courriel par exemple. Le message peut comporter des informations de sensibilisation, afin que le 9 consommateur commute manuellement le fonctionnement de son ballon pour être actif uniquement en heures creuses. En variante, ce signal d'alerte, comme illustré sur la figure 3, peut être un signal de 5 commande COM envoyé sur le réseau électrique RES à l'étape S13, à destination du compteur communicant CC installé dans le local LOC, ce compteur CC étant alors capable de piloter un module de commande MOD du fonctionnement du ballon électrique BECS, pour qu'il soit asservi aux heures creuses. 10 Comme illustré en outre sur la figure 3, le procédé peut être mis en oeuvre par un dispositif informatique DIS, comportant un circuit de traitement équipé typiquement de : - une mémoire MEM, capable de stocker la base de données précitée BD, notamment pour l'apprentissage de la forme de la signature, ainsi que pour la construction du réseau de neurones artificiels, la mémoire MEM stockant en outre des instructions 15 d'un programme informatique pour la mise en oeuvre du procédé, des données de valeurs utilisées par le modèle et/ou pour la comparaison avec la signature de consommation de la figure 2, et éventuellement des données temporaires pendant l'exécution du procédé, - un processeur PROC capable de coopérer avec la mémoire MEM, pour la lecture et 20 l'exécution du programme informatique, et - une interface de communication INT pour recevoir les données de consommation courante à l'étape S14, et pour envoyer éventuellement le signal d'alerte pour la commande du module MOD à l'étape S13. 25 Ci-après, certaines formes de réalisation sont détaillées à titre d'exemple non limitatif Les deux types de données collectées à l'étape 51 pour la constitution de la base de données, ou encore à l'étape S14 pour l'analyse d'une consommation courante, peuvent être obtenus comme suit. 30 Pour le premier type de données, le compteur communicant CC installé chez le consommateur particulier fournit, après accord du consommateur et transmission par le gestionnaire du réseau, deux flux de données : 10 - le flux dit « R50 » : il s'agit de la courbe de charge journalière au pas de 30 minutes en Watt et en convention finissante; - le flux dit « R151 » : il s'agit de la puissance maximale journalière en Watt. 5 L'autre type de données concerne les données contractuelles du consommateur : - option tarifaire (base, heures creuses, temporisation) ; - puissance souscrite en kVA ; - régime d'heures creuses (22h-6h, ou 22h30-6h30, ou 23h-7h, etc.). Par exemple, si le consommateur n'a pas souscrit à un régime d'heures creuses, il est 10 inutile d'analyser ses données de consommation à l'étape S14. Des détails sont donnés ci-après concernant la détection des ballons d'eau chaude électrique asservis. 15 Un consommateur qui possède un ballon d'eau chaude électrique asservi aux heures creuses est détecté par l'appel de puissance en début de plage d'heures creuses. Le schéma de la figure 2 représente schématiquement la courbe de charge d'une journée d'un consommateur résidentiel. On observe l'appel de puissance d'environ à 1.5 kW en début 20 de plage d'heures creuses HC. A cet effet, pour détecter ces consommations, on peut compter la part des jours qui ont un appel de puissance supérieur à 500W en début de plage d'heures creuses : - si la part est supérieure ou égale à 80% alors on classe ce consommateur dans la 25 catégorie « consommateurs avec ballons d'eau chaude asservi » ; - si la part est strictement inférieure à 80% alors on classe ce consommateur dans la catégorie « autres ». 30 On décrit maintenant les détails de la construction et de l'utilisation du réseau de neurones. Pour détecter les consommateurs avec chauffe-eau électrique non asservis, on utilise des réseaux de neurones dit « convolutifs », qui permettent d'extraire par un programme 11 informatique les caractéristiques propres aux appels de puissance liés à la présence de ballons électriques. Par exemple, les pics de consommation de ballons électriques en fonction du temps sont pour la plupart isolés d'autres pics, contrairement au chauffage et à la climatisation qui font des appels répétés en forme de dents de scie et durent 5 généralement moins d'une heure. Une fois la détection de ballons d'eau chaude asservis effectuée, grâce à la signature de consommation caractéristique de la figure 2, le procédé peut se concentrer ensuite sur la détection de ballons d'eau chaude non asservis. 10 La difficulté ici est que les consommateurs restants peuvent avoir un ballon d'eau chaude électrique non asservi ou utiliser une autre source d'énergie (gaz, solaire, ou autre). Il est apparu toutefois d'après les tests effectués que la présence de ballon d'eau chaude électrique non asservi pouvait être détectée de façon discriminée par rapport aux autres 15 équipements électriques chez le consommateur, toujours simplement à partir des deux flux de données disponibles. Ci-après, on considère que les consommateurs restants ont : - un ballon électrique non asservi (classe 1), 20 - ou n'ont pas de ballon d'eau chaude électrique (classe 0). Cette information peut être fournie grâce aux déclarations des consommateurs obtenues à l'étape S1 de collecte des données. Ces informations servent alors de base d'apprentissage DB pour construire le réseau de 25 neurones. On attribue ensuite à chaque nouveau consommateur un score indiquant son appartenance à l'une des deux classes. Ce score est compris entre 0 et 1 et si un consommateur a un score proche de 1, il est supposé avoir un ballon électrique non asservi, et à l'inverse si un 30 consommateur a un score proche de 0, il est supposé ne pas avoir de ballon électrique. Les données disponibles pour chaque consommateur se décomposent en données temporelles (courbe de charge quasi-annuelle à pas demi-horaire ou plus fin si disponible, 12 puissance maximale de la journée) et en données statiques de facturation (tarif, option, puissance souscrite). Afin d'homogénéiser l'apprentissage sur tous les consommateurs, on découpe la courbe de charge en journées, avec une distinction entre journée de weekend et journée de semaine, comme expliqué plus loin. 5 Les consommateurs sont alors représentés par environ 200 journées chacun. Chaque journée est marquée en fonction des caractéristiques du consommateur pour l'apprentissage. L'apprentissage est fait sur toutes les journées, si bien qu'au moment de la prédiction, un score par journée est obtenu. Le score final du consommateur est la 10 moyenne des scores des jours de ce consommateur. On a résumé ces étapes sur la figure 4, sur laquelle, à l'étape S91, on obtient la courbe de charge totale d'un client, sur quelques dizaines ou centaines de jours de l'année. À l'étape S92, les différents jours de l'année sont découpés sur 24 heures, avec éventuellement une 15 distinction entre les jours de semaine et les jours de week-end WE. En prenant par exemple que les jours de semaine, on peut appliquer à ces données le réseau de neurones artificiels, et obtenir plusieurs scores successifs SC1, SC2, SC3, etc., à l'étape S 93. Ensuite, à l'étape S94 on peut estimer une moyenne de l'ensemble de ces scores et comparer cette valeur moyenne à un seuil, ici de 0,5, à l'étape S95. Dans l'exemple illustré, le score est supérieur 20 à 0,5 et il est ainsi détecté la présence d'un ballon d'eau chaude sanitaire, non asservi aux heures creuses, à l'étape S95. Dans cet exemple, il est opéré une distinction entre les jours de weekend et les jours de semaine. Toutefois, cette distinction peut porter aussi sur les saisons (été ou hiver). En 25 France métropolitaine par exemple, on pourrait sélectionner les jours d'été pour des régions climatiques du nord de la France, et les jours d'hiver pour des régions climatiques du sud de la France pour éviter les consommations de chauffage et de climatisation dans les relevés globaux obtenus. 30 Le moyen de classification utilisé ensuite peut être un réseau de neurones, de type convolutif comme expliqué ci-après. Il est composé ici en deux parties : 13 une première partie constituée de couches convolutives pour lesquelles la seule variable d'entrée est la courbe de charge de la journée (une série de 48 points) ; on peut appliquer par exemple trois couches successives correspondant à : o une convolution à une dimension (1D) avec 64 filtres de longueur 6, 5 o une activation `ReLu' selon la terminologie de la technique des réseaux de neurones, et o un max-pooling avec une pool size de 2 une deuxième partie dans laquelle le résultat de la première partie est agrégée avec les variables statiques (données consommateurs et puissance maximale de la 10 journée) : deux couches denses successives peuvent être appliquées et la valeur de sortie est le score de la journée compris entre 0 et 1. En référence à la figure 5, l'utilisation du réseau de neurones peut s'effectuer en quelques étapes, indiquées ci-après à titre d'exemple. À l'étape S71, on rentre dans le réseau de 15 neurones plusieurs segments d'une courbe de charge obtenue sur plusieurs jours successifs de l'année. Chaque segment est par exemple normalisé sur une période de 24 heures (48 points de consommation si la relève est opérée toutes les demi-heures). On constitue ainsi plusieurs séries temporelles de 48 points successifs par exemple. À l'étape S72, il est appliqué une convolution 1D (application de filtres de couches convolutives) à chaque 20 segment et les données résultant de ce traitement sont stockées dans une base. A l'étape S73, il est ajouté à ces données des données relatives à des variables propres au client (par exemple la puissance maximum souscrite, la souscription aux heures creuses/heures pleines, la puissance moyenne, etc.). Ainsi, on intègre de nouvelles variables qui sont des caractéristiques propres au client (option tarifaire, puissance souscrite) à sa courbe de 25 charge journalière (puissance moyenne de la journée, puissance maximale de la journée, etc.). À l'étape S74, la moyenne des scores est évaluée sur l'ensemble des segments ainsi traités, puis comparée à l'étape S75 à un seuil pour déterminer la présence ou non d'un chauffe- 30 eau électrique non asservi. Différents paramètres (dropout, batch size, ou autres) permettent de régulariser le réseau de neurones et d'améliorer ses performances. 14 Il est à noter en outre que la courbe de charge du consommateur est normalisée pour permettre l'apprentissage du réseau. Différentes possibilités de normalisation sont possibles, la méthode choisie ici étant celle de la Z-normalisation, qui correspond à 5 normaliser chaque jour indépendamment des autres. Si [XI', X7428] représente les 48 mesures de la journée n (effectuées chaque demi-heure), la Z-normalisation correspond à renvoyer : Zn = 1 48 pour 1 48 , avec ktr, = -E - e et a = - 41- .8 (rt - µi)2. en - 48 fi=1} 482 'f1=1-} 10 En sortie du réseau de neurones, un score compris entre 0 et 1, par consommateur, peut être obtenu : o si le score est supérieur ou égal à 0,5, alors on classe le consommateur dans la catégorie « consommateurs avec ballons d'eau chaude non asservi » ; 15 o si le score est strictement inférieur à 0,5, alors on classe ce consommateur dans la catégorie « consommateurs sans ballon d'eau chaude électrique ». Des résultats de tests montrent que, sur N consommateurs dont n1 ont déclaré avoir un 20 ballon électrique et n2 ont déclaré le contraire (ni étant très proche de n2, et N étant de l'ordre de quelques centaines) : o On détecte 80% des consommateurs avec ballon électrique (résultat de « rappel » en statistique) ; o Parmi les consommateurs détectés, 80% des consommateurs ont 25 effectivement un ballon électrique (résultat de « précision ») o Si on augmente le seuil de détection, on détecte 40% des consommateurs avec ballon électrique (rappel) dont 90% ont effectivement un ballon électrique (précision). Ces résultats se sont alors avérés probants pour la mise en oeuvre de l'invention et le 30 procédé proposé ici permet alors effectivement de détecter automatiquement et à distance, 15 sans intrusion, la présence d'un ballon d'eau chaude électrique asservi ou non à partir d'une courbe de charge. Il est donc possible de proposer aux consommateurs possédant un ballon d'eau chaude non 5 asservis de déplacer ce poste de consommation important vers les périodes à faible demande et à faible coût (la nuit). Le consommateur peut ainsi voir le coût de sa consommation diminuer sans répercussion sur son confort si le ballon est bien dimensionné. 10 La figure 6 représente le déplacement de cette consommation par l'asservissement aux heures creuses, avec à gauche les appels de puissance électrique du ballon avant asservissement car ils surviennent pendant les heures pleines (HP). Ces appels peuvent être liés à un soutirage d'eau chaude (vaisselle, douche, bain) ou à une déperdition thermique du ballon. A droit, suite à un asservissement, le ballon d'eau chaude électrique se chauffe 15 uniquement pendant les heures creuses (HC). Le ballon stocke cette chaleur et la restitue plus tard lors d'un soutirage d'eau chaude. Il est possible également de promouvoir des panneaux solaires thermiques, notamment dans des régions où l'ensoleillement est important et où la production électrique est 20 onéreuse. Ainsi, la mise en oeuvre de l'invention permet globalement de : - lisser la consommation électrique et de limiter les investissements de réseau électrique et des moyens de production de pointe, - proposer un procédé complet permettant d'améliorer la flexibilité de la demande 25 électrique, - d'utiliser des données déjà disponibles avec les compteurs communicants/numériques sans ajouter de matériel supplémentaire ni intrusion, 16 - de détecter les consommateurs avec un ballon électrique non asservi, et discriminer cette consommation de celles d'autres équipements électriques, grâce à l'emploi d'un REVENDICATIONS1. Procédé mis en oeuvre par des moyens informatiques pour déterminer si un ballon d'eau chaude sanitaire installé dans un local est asservi pour consommer de l'énergie électrique dans une plage horaire choisie d'une période journalière, le procédé comportant les étapes : a) Obtenir au moins un relevé sur différents instants d'une journée de la consommation globale du local, b) Identifier si, dans le relevé, la consommation dépasse un premier seuil prédéfini en début de ladite plage horaire choisie, auquel cas le ballon est défini comme étant déjà asservi, c) Sinon, comparer le relevé de consommation à des modèles d'une base de données de consommateurs, pour affecter au local un score de probabilité de présence d'un ballon non asservi, et d) Si le score est supérieur à un deuxième seuil prédéfini, identifier le local comme étant équipé d'un ballon non asservi. 2. Procédé selon la revendication 1, dans lequel, La base de données de consommateurs comporte initialement des relevés bruts de consommation journalière et des données correspondantes de présence ou non d'un ballon à consommation électrique, et Le procédé comporte en outre un traitement de cette base de données selon les étapes : - Dans les relevés bruts en présence d'un ballon à consommation électrique, identifier une signature de la présence d'un ballon asservi, cette signature étant caractérisée par une augmentation au-delà d'un seuil moyen de consommation en début de la plage horaire choisie, - Ecarter de la base de données les relevés bruts comportant cette signature pour ne conserver que les relevés bruts complémentaires sans la signature, et - Classer les relevés complémentaires suivant deux types de modèles intervenant pour les comparaisons à l'étape c) : o les relevés complémentaires en absence de ballon à consommation électrique, et 18 o les relevés complémentaires en présence de ballon à consommation électrique, mais non asservis. 3. Procédé selon la revendication 2, dans lequel : 5 - si le relevé obtenu à l'étape a) est comparativement proche des relevés complémentaires en absence de ballon à consommation électrique, alors le score de probabilité de présence d'un ballon asservi est faible et inférieur au seuil prédéfini, si le relevé obtenu à l'étape a) est comparativement proche des relevés complémentaires en présence de ballon à consommation électrique, mais non 10 asservi, alors le score de probabilité de présence d'un ballon asservi est élevé et supérieur au seuil prédéfini. 4. Procédé selon l'une des revendications précédentes, dans lequel les comparaisons de l'étape c) mettent en oeuvre un réseau de neurones artificiels, de type réseau de 15 neurones convolutif 5. Procédé selon l'une des revendications précédentes, dans lequel les modèles de la base de données sont classés par régions géographiques et sélectionnés pour les comparaisons à l'étape c) en fonction d'une région géographique commune dans 20 laquelle se situe le local. 6. Procédé selon l'une des revendications précédentes, dans lequel les modèles de la base de données sont classés en fonction de variations journalières relevées sur des périodes de weekend, d'une part, et sur des jours de semaine ouvrées, d'autre part, 25 et les modèles de la base de données sont sélectionnés pour les comparaisons à l'étape c) en fonction d'une période de weekend ou de jour ouvré sur laquelle le relevé de l'étape a) est obtenu. 7. Procédé selon l'une des revendications précédentes, dans lequel les modèles de la 30 base de données sont classés en fonction de variations journalières relevées sur des périodes d'été, d'une part, et sur des périodes d'hiver, d'autre part, et les modèles de la base de données sont sélectionnés pour les comparaisons à l'étape c) en 19 fonction d'une période d'été ou d'hiver sur laquelle le relevé de l'étape a) est obtenu. 8. Procédé selon l'une des revendications précédentes, comportant en outre, suite à 5 l'identification du local comme étant équipé d'un ballon non asservi à l'étape d), l'émission d'un signal d'alerte en vue d'une optimisation de conditions d'obtention d'eau chaude sanitaire. 9. Procédé selon la revendication 8, dans lequel le signal d'alerte est destiné à un 10 module de commande du fonctionnement du ballon pour restreindre la mise en service quotidienne du ballon à ladite une plage horaire choisie. 10. Procédé selon l'une des revendications précédentes, dans lequel le relevé obtenu à l'étape a) est issu d'un compteur électrique communicant, installé dans le local et 15 apte à délivrer une courbe de charge de la consommation globale, sur requête émise par une entité distante. 11. Programme informatique caractérisé en ce qu'il comporte des instructions pour la mise en oeuvre du procédé selon l'une des revendications 1 à 10, lorsque ce 20 programme est exécuté par un processeur. 12. Dispositif comportant un circuit de traitement pour la mise en oeuvre du procédé selon l'une des revendications précédentes. 25 13. Dispositif selon la revendication 12, comportant en outre une connexion à une interface de communication pour l'émission d'un signal d'alerte, pour la mise en oeuvre du procédé selon la revendication 8.