FR 3075436 A1 20190621 FR 1762342 A 20171218 La presente invention concerne un systeme de prevision de consommation d'energie sur une periode predeterminee, par exemple pour un mois calendaire. L'invention concerne ainsi la gestion d'un reseau de distribution d'energie electrique par estimation de la demande en energie des consommateurs. En connaissant par avance la consommation energetique, it est ainsi possible de prevoir les pies de production et d'adapter les moyens de production en consequence. Il existe déjà des techniques de prevision de consommation, par exemple basees sur un modele et selon lesquelles un apprentissage du modele est effectue sur des historiques de donnees assez longs. Le plus souvent, lorsque l'apprentissage est terming, les parametres issus de cet apprentissage sont figes dans le systeme informatique de prevision de consommation. Il est connu aussi, en fonction des resultats previsionnels, d'imposer a des consommateurs cibles, en general les « gros » consommateurs d'energie, une consommation maximale en cas de pic de demande. Cette contrainte est bien entendu volontaire en contrepartie d'un tarif adapt& Cette technique est connue sous le nom d' effacement. Cette technique d' effacement permet en effet de limiter la consommation energetique lors des periodes de forte consommation et attenue de la sorte les pics de consommation (ou production). Toutefois, comme mentionne precedemment, seuls les consommateurs les plus importants qui acceptent de subir un effacement sont concernes par cette technique. La presente invention a alors pour but, dune part, d' ameliorer la prevision de consommation et, d'autre part, d'etre accessible a un plus grand nombre de consommateurs. Une idee originale a l'origine de la presente invention est de faire participer le consommateur volontairement a la limitation de la consommation energetique dans le reseau de distribution pendant les periodes de forte tension. En faisant participer un grand nombre de consommateurs, meme « petits », it doit etre possible de limiter la consommation energetique lors des pics estimes de consommation. A cet effet, la presente invention propose un systeme de prevision de consommation energetique au sein d'un reseau de distribution d'energie sur une periode predeterminee, comportant des moyens informatiques concus pour etre couples avec : - au moins un dispositif de releve a distance de la consommation energetique 2 d'au moins un consommateur du reseau de distribution d'energie, la localisation de chaque consommateur etant connue, - un serveur meteorologique pour fournir des temperatures previsionnelles sur la periode predeterminee en fonction de la localisation d'un consommateur du reseau 5 de distribution d'energie, les moyens informatiques comprenant : - un calendrier avec indication des jours et des jours feries et une determination de plages horaires pour chaque j ournee, - une memoire pour enregistrer des donnees associees aux consommateurs du 10 reseau de distribution d'energie, et - au moins une interface homme/machine d'un consommateur. Selon la presente invention, les moyens informatiques comportent en outre un processeur pour mettre en oeuvre chacune des stapes suivantes : - prevision pour un consommateur a partir du calendrier et des donnees 15 precitees correspondant audit consommateur, pour chaque jour a venir de la periode predeterminee et pour chacune des plages horaires, d'une consommation energetique l'aide d'au moins un modele mathematique, choisi parmi les modeles mathematiques de regression parametrique et les modeles mathematiques de regression semiparametrique, le modele mathematique utilise pour chaque jour etant choisi en fonction 20 d'une difference de temps entre la date a laquelle la prevision est realisee et le jour concerns par la prevision, - sommation pour chaque plage horaire et chaque consommateur des consommations déjà realisees et mesurees de la periode predeterminee consideree et des previsions correspondantes faites a l' ≊ precedente, et 25 - transmission a l'interface homme/machine dudit consommateur pour chaque plage horaire d'un resultat correspondant a la sommation realisee a l'etape precedente pour la periode predeterminee consideree. Ce systeme permet de predire une consommation sur une periode pour un grand nombre de consommateurs. Elle s'ajuste au fur et a mesure que l' on avance dans 30 la periode de temps considers et devient ainsi de plus en plus exacte. En s'adressant alors a un grand nombre de consommateurs, il est possible d'influer sur les consommations, notamment lorsqu'une pointe de consommation est prevue. Selon une forme de realisation preferee, il est prevu que chaque modele utilise pour la prevision de consommation est un modele de regression semi parametrique 3 avec des fonctions de lissage correspondant aux fonctions spline. Ce type de modele est bien adapte au type de prevision faite ici. Dans un tel systeme de prevision, la periode predeterminee sur laquelle la prevision est faite peut etre par exemple un mois calendaire. 5 Pour une prediction mensuelle, it est propose que le systeme de prevision demi ci-dessus utilise par exemple dix modeles distincts : - un premier pour effectuer la prevision du lendemain de la date a laquelle la prevision est realisee, - un deuxieme pour effectuer la prevision du deuxieme jour apres la date a 10 laquelle la prevision est realisee, - un troisieme pour effectuer la prevision du troisieme jour apres la date a laquelle la prevision est realisee, - un quatrieme pour effectuer la prevision du quatrieme jour apres la date a laquelle la prevision est realisee, 15 - un cinquieme pour effectuer la prevision du cinquieme jour apres la date a laquelle la prevision est realisee, - un sixieme pour effectuer la prevision du sixieme jour apres la date a laquelle la prevision est realisee, - un septieme pour effectuer la prevision du septieme jour apres la date a 20 laquelle la prevision est realisee, - un huitieme pour effectuer les previsions du huitieme au quatorzieme jour apres la date a laquelle la prevision est realisee, - un neuvieme pour effectuer les previsions du quinzieme au vingt-et-unieme j our apres la date a laquelle la prevision est realisee, et 25 - un dixieme pour effectuer les previsions du vingt-deuxieme jour apres la date a laquelle la prevision est realisee au dernier jour de la periode predeterminee consideree. Dans cette forme de realisation du systeme, le premier modele pour effectuer la prevision du premier jour est une entrée explicative du procede de prediction utilise, 30 et les autres modeles sont avantageusement adaptes automatiquement de ce premier modele. Pour une plus grande efficacite, et notamment pour limiter les pics de consommation, it est avantageusement prevu dans le systeme de prevision decrit ici que la transmission a l'interface homme/machine des resultats est accompagnee de la 4 transmission eventuelle d'une recommandation de consommation pour le(s) jour(s) a venir. La presente invention concerne egalement un procede de prediction d'une consommation energetique d'un consommateur correspondant a une localisation 5 connue, ladite prediction concernant une plage horaire predeterminee et une periode de temps predeterminee, caracterise en ce qu'il comporte les &apes suivantes : - releve a distance de la consommation energetique dudit consommateur, - collecte d'informations meteorologiques correspondant a la localisation dudit consommateur, 10 - prevision pour ledit consommateur a partir d'un calendrier et des donnees precitees correspondant audit consommateur, pour chaque jour a venir de la periode predeterminee et pour ladite plage horaire, d'une consommation energetique a l'aide d'au moins un modele mathematique, choisi parmi les modeles mathematiques de regression parametrique et les modeles mathematiques de regression semi- 15 parametrique, le modele mathematique utilise pour chaque jour etant choisi en fonction d'une difference de temps entre la date a laquelle la prevision est realisee et le jour concerne par la prevision, - sommation pour la plage horaire et le consommateur des consommations déjà realisees et mesurees de la periode predeterminee consideree et des previsions 20 correspondantes faites a l' ≊ precedente, et - transmission a une interface homme/machine dudit consommateur pour ladite plage horaire d'un resultat correspondant a la sommation realisee a l'etape precedente pour la periode predeterminee consideree. Dans ce procede, la plage horaire peut etre subdivisee en horodates, et la 25 prevision faite pour la plage horaire peut alors etre une somme de previsions faites pour chaque horodate de la plage horaire. La prevision de consommation pour le premier jour de prevision dans un tel procede est realisee par exemple a partir d'un modele de type regression sur bases de splines, les autres modeles etant adaptes automatiquement a partir de ce premier 30 modele. Ce procede peut etre mis en oeuvre pour chaque plage horaire de la periode de temps concernee et n'est pas reserve aux plages horaires dans lesquelles des pics de consommation sont generalement constates. Des details et avantages de la presente invention apparaitront mieux dans la 5 description qui suit, faite en reference au dessin schematique annexe sur lequel : La figure 1 est une vue schematique d'un systeme permettant de faire une prediction de consommation energetique, La figure 2 est un tableau recapitulatif de modeles utilises pour realiser ladite 5 prediction de consommation au debut d'une periode, La figure 3 est un tableau recapitulatif de modeles utilises pour realiser ladite prediction de consommation les deux premiers j ours d'une periode, La figure 4 est un tableau recapitulatif de modeles utilises pour realiser ladite prediction de consommation les trois premiers jours d'une periode, 10 La figure 5 est un tableau recapitulatif de modeles utilises pour realiser ladite prediction de consommation les quatre premiers jours d'une periode, La figure 6 est un tableau recapitulatif de modeles utilises pour realiser ladite prediction de consommation les quatre derniers jours d'une periode, La figure 7 illustre revolution de l'erreur relative de la prediction realisee sur 15 un mois de trente jours, et La figure 8 est un organigramme recapitulant le procede qui va etre decrit ciapres. Un procede de prediction d'une consommation energetique ainsi qu'un systeme associe sont decrits ci-apres en reference aux figures annexees. 20 La figure 1 illustre schematiquement un systeme de prediction d'une consommation energetique et montre des consommateurs CONS, ainsi qu'un systeme informatique 100. Chaque consommateur CONS, est desservi par un reseau de distribution d'energie (non represents). On supposera par la suite que renergie distribuee ici est de renergie electrique mais it peut s'agir d'un autre « fluide », par 25 exemple du gaz naturel. Le systeme informatique 100 illustre comporte une memoire 10 qui est configuree pour memoriser des donnees D CONS' iE[1,n] collectees aupres des consommateurss CONS, a l'aide de dispositifs de releve DR' iE[1,n] associes a chaque compteur electrique installs aupres de chaque consommateur CONS' iE[1,n]. 30 Dans l'exemple decrit ici, ces donnees D CONS' iE[1,n] comportent notamment des informations relatives a une consommation reelle en electricite dune plurality de consommateurs CONS, iE[1,n]. De preference, chacune de ces donnees comporte egalement une information temporelle relative a l'instant auquel la consommation en electricite par le 6 consommateur a ete realisee. On parle d'horodatage. La collecte de donnees est realisee avec un pas de collecte, qui peut-etre, a titre d'exemple illustratif nullement limitatif, de 30 minutes, ce qui correspond a un pas demi-horaire. Bien evidemment, l'homme du métier comprendra ici qu'il est possible 5 de prevoir une collecte des donnees avec un autre pas de collecte, plus grand ou plus petit. Le pas de 30 minutes permet d'obtenir des resultats de bonne qualite et correspond au pas couramment utilise dans un reseau de distribution electrique. Il est egalement prevu que les donnees collectees comportent aussi des donnees meteorologiques D MET, qui sont egalement enregistrees dans la memoire 10 ou dans 10 une base de donnees separee. Ces donnees contiennent des informations relatives aux conditions meteorologiques ainsi que des previsions meteorologiques pour chaque consommateur CONS,. Selon une variante de realisation (celle illustree sur la figure 1), ces donnees meteorologiques sont recuperees a partir de stations mete° SMi a SMJ directement par 15 les dispositifs de releve DRi a DR'. Dans l'exemple decrit ici et illustre en figure 1, les dispositifs de releve DRi, DR2 et DR3 associes respectivement aux consommateurs CONS', CONS2, et CONS3 recuperent de la station mete° SMi des donnees meteorologiques D METi contenant une information telle que par exemple la temperature exterieure Tel et des previsions 20 locales de temperatures. De la meme fawn, dans l'exemple decrit ici, les dispositifs de releve DR'.1 et DR' associes respectivement aux consommateurs CONS'.1 et CONS' recuperent de la station mete° SM', la donnee meteorologique D MET', contenant une information telle que par exemple la temperature exterieure Ten, et des previsions locales de temperatures. 25 Il s'agit bien evidemment d'un exemple parmi d'autres exemples. Alternativement, ces donnees, provenant de stations mete() SMi a SM., associees a chaque consommateur ou chaque « region » de consommation, peuvent etre recuperees directement par le systeme informatique et mis dans la memoire 10. Dans ce cas, les stations mete° sont geolocalisees tout comme les consommateurs. Ainsi, pour 30 faire l'association entre un consommateur et les donnees meteorologiques correspondantes, on recherche la station mete° disponible la plus proche d'un lieu de consommation. Au sein du systeme informatique 100, un processeur traite les donnees de la memoire 10 a l'aide d'un calendrier 30 et fournit a un serveur 40 des resultats de calcul 7 de prediction de consommation pour chacun des consommateurs CONS. Ces resultats sont mis en forme et analyses au sein du serveur 40 et des moyens de transmission 50 envoient a chaque consommateur CONS i des predictions sur sa consommation d' electricite avec eventuellement au moins une recommandation pour 5 que le consommateur puisse adapter sa consommation. Chaque consommateur CONS dispose a cet effet d'une interface homme-machine (IHM) 20 qui recoit les donnees transmises par les moyens de transmission 50. Il est propose ici un procede, qui a partir des donnees de la memoire 10 et a partir du calendrier 30, calcule une consommation totale estimee pour chaque 10 consommateur CONS i pour une periode predeterminee. On supposera par la suite que cette periode est une periode d'un mois. Ce mois sera considers comme un mois de trente jours. Le procede qui va etre presents est un procede complet qui s'adapte aux donnees des consommateurs. Au fur et a mesure du mois (de la periode), la consommation totale du mois est mise a jour avec les nouvelles donnees collectees. 15 Dans la suite de la description, on notera : CONSO une consommation (totale ou intermediaire) obtenue par le procede, et CONSO une consommation realisee (et donc mesuree et/ou fournie par un dispositif de releve DRi. Des « plages horaires » d'un consommateur sont definies comme differentes 20 durees, au cours du mois dont le procede prevoit la consommation totale. Ainsi, chaque pas de temps (chaque horodate, par exemple chaque pas de 30 minutes) du mois, est associee une « plage horaire ». On definit N comme le nombre total de plages horaires du consommateur pour un mois donne, N etant un nombre entier strictement positif. N peut etre egal a 1. Par exemple, les « plages horaires » peuvent prendre trois 25 modalites : « Pointe », « Heures Pleines » et « Heures Creuses ». Dans la suite de la presente description, les plages horaires p seront numerotees, de 1 a N avec N=3 par exemple. Le procede de prediction prend en entrée la serie temporelle de consommation d' electricite du consommateur considers sur les mois passes et differentes informations 30 sur le consommateur et sur la mete° locale correspondant a ce consommateur. Selon une forme de realisation preferee retenue ici de maniere non limitative dans le present exemple d'application, le procede utilise un modele GAM de prevision de la consommation pour le consommateur en question. Les modeles de la famille GAM (Generalized Additive Model soit en francais Modele Additif Generalise) sont 8 des modeles de regression semi parametriques, avec des fonctions de lissage correspondant aux fonctions spline. Il s'agit done d'un modele de ce type : = a+ bx + cx2,i+... + b'f ( + c' f2(4,) + ...+ Ei avec I= l'horodate 5 C = la consommation J+1 d'electricite prevue par le modele, pour chaque horodate. x1,1, x2,i, ...= les variables explicatives utilisees dans la modelisation. Les variables explicatives possibles sont listees ci-dessous. 11, 12, - - - = des fonctions de lissage. Les fonctions de lissage possibles 10 peuvent etre, par exemple, des fonctions splines de regression, des fonctions p-splines, a, b, c, = les parametres du modele. Ces parametres sont les memes pour tous les horodates. Par la suite, on nommera ce modele en entrée « le modele 1 » : MODELE1. 15 Ce modele n' est pas calibre, c'est-d-dire que ses parametres n'ont pas encore ete calcules. Il s'agira de calibrer ces parametres pour chaque consommateur. Dans le procede, ces parametres sont estimes par le modele. La serie temporelle de consommation d'electricite du consommateur considers sur les mois passes est constituee en reference a un calendrier construit de telle sorte 20 que : - l'horodate de debut est le premier horodate de la serie temporelle, - l'horodate de fin est le dernier horodate de la serie temporelle jusqu'd la fin de la periode a prevoir, - le pas de temps est le pas de temps le plus fin present dans la serie 25 temporelle, et - le format est le meme que le format du calendrier de la serie temporelle (fuseau horaire, ...). Les variables explicatives en entrée evoquees plus haut peuvent etre (liste non exhaustive) : 30 - la geolocalisation de chaque consommateur. On dispose ici de l'adresse geographique de chaque consommateur dont on veut predire la consommation. Cette adresse est utile notamment pour her ce consommateur a une station mete° (la plus proche) et done obtenir des donnees 9 meteorologiques associees a ce consommateur. - les temperatures locales. Ces variables peuvent etre fournies par un prestataire, gestionnaire des stations mete°. Il s'agit des temperatures previsionnelles pour une plage de temps a venir, par 5 exemple comprise entre J+1 et J+n. Parmi ces temperatures previsionnelles, on distingue deux variables explicatives distinctes, dune part, les temperatures au-dessus d'un seuil predetermine, dit seuil de climatisation et, d'autre part, les temperatures endessous d'un seuil predetermine, dit seuil de chauffage. Les temperatures enregistrees par les stations mete° locales sont egalement 10 enregistrees comme variable explicative d'entree. L'ensemble de ces variables de temperatures sont lissees avec un coefficient de lissage exponentiel. - les variables de « calendrier Il convient dans le calendrier de distinguer les differents jours de la semaine et 15 les jours feries. Une variable booleenne peut par exemple etre associee a chaque jour pour indiquer si ce jour est un jour ferie ou non. On peut aussi prevoir une variable (de 0 a 6) pour determiner le jour de la semaine comme variable explicative. Il convient aussi de situer le jour considers dans l'annee. Une variable peut donner le mois de l'annee et/ou une autre variable le numero du jour de l'annee. 20 Enfin, une autre variable associee aux horodates indique si l'heure consideree est l'heure d'ete ou d'hiver (du dernier dimanche d'octobre au dernier dimanche de mars). - les variables de consommation retardee. Il s'agit ici de la variable CONSO déjà evoquee. Parmi les consommations 25 déjà relevees, on prendra par exemple comme variables explicatives d' entree : les consommations sur les sept j ours precedents la consommation it y a quatorze j ours et la consommation it y a vingt-et-un j ours. 30 L'ensemble de ces variables explicatives peuvent etre utilisees pour prevoir la consommation electrique d'un consommateur le jour suivant, soit J+1, comme explique ci-apres. On considere maintenant que l'on veut calculer la consommation d'un consommateur donne pour le mois a venir. La prediction est faite le premier jour de ce 10 mois a Oh00. On suppose en outre qu'il s'agit d'un mois de trente jours (le principe qui va etre decrit s'applique de la meme maniere pour les mois de vingt-huit, vingt-neuf et trente-et-un j ours). On prevoit la consommation a tous les pas de temps de chacun des trente jours 5 du mois en utilisant dix modeles differents. Le choix de dix pour le nombre de modeles vient du fait qu'il est propose sept modeles differents (un pour chacun des sept premiers jours a prevoir) auxquels s'ajoutent trois modeles differents (un pour chacune des trois semaines suivantes a prevoir). Les differents modeles utilises sont recapitules sur la figure 2. 10 Le modele de depart est le modele pour predire la consommation au j our J+1 : c'est une entrée du procede de prediction. C' est le MODELE1. Pour chacun des trente jours du mois et a partir de ce MODELE1 initial, le procede genere automatiquement les dix modeles qui seront utilises (MODELE1, MODELE2, MODELE3, MODELE4, MODELES, MODELE6, MODELE7, 15 MODELE8a14, MODELE15a21, MODELE22afin), afin de prevoir la consommation pour le mois complet. Comme indique, MODELE1 est une donnee d'entree du procede. Les neuf autres modeles sont des modeles derives de ce premier modele de la maniere suivante : MODELE2 20 est realise a partir de MODELE1. La variable explicative CONSO J-1 devient alors la variable CONSO J-2 tandis que les autres variables explicatives du modele MODELE1 sont conservees telles quelles. MODELE3 est realise a partir de MODELE1. La variable explicative CONSO J-1 devient 25 alors la variable CONSO J-3 tandis que les autres variables explicatives du modele MODELE1 sont conservees telles quelles. MODELE4 est realise a partir de MODELE1. La variable explicative CONSO J-1 devient alors la variable CONSO J-4. Les variables de temperatures previsionnelles locales 30 deviennent des variables de temperature locale normales. Les autres variables explicatives du modele MODELE1 sont conservees telles quelles. MODELES est realise a partir de MODELE4. La variable explicative CONSO J-4 devient alors la variable CONSO J-5 tandis que les autres variables explicatives du modele 11 MODELE4 sont conservees telles quelles. MODELE6 est realise a partir de MODELE4. La variable explicative CONSO J-4 devient alors la variable CONSO J-6 tandis que les autres variables explicatives du modele 5 MODELE4 sont conservees telles quelles. MODELE7 est realise a partir de MODELE4. La variable explicative CONSO J-4 devient alors la variable CONSO J-7 tandis que les autres variables explicatives du modele MODELE4 sont conservees telles quelles. 10 MODELE8a14 est realise a partir de MODELE7. La variable explicative CONSO J-7 devient alors la variable CONSO J-14 tandis que les autres variables explicatives du modele MODELE7 sont conservees telles quelles. MODELE15a21 15 est realise a partir de MODELE8a14. La variable explicative CONSO J-14 devient alors la variable CONSO J-21 tandis que les autres variables explicatives du modele MODELE8a14 sont conservees telles quelles. MODELE22afin est realise a partir de MODELE15a21. La variable explicative CONSO J-21 20 est supprimee du modele tandis que les autres variables explicatives du modele MODELE15a21 sont conservees telles quelles. Comme indique ci-dessus, le MODELE1 est donc le modele de reference du procede. Puis, a partir du 4eme jour, le MODELE4 devient le modele de reference. Puis, a partir du 8eme jour, le MODELE8a14 devient le modele de reference. Ensuite, 25 partir du 15eme jour, le MODELE15a21 devient le modele de reference. Enfin, a partir du 22eme jour, le MODELE22afin devient le modele de reference. Les dix modeles illustres sur la figure 2 constituent le premier jalon du procede. Le procede calibre chacun de ces dix modeles avec toutes les variables explicatives sur les donnees disponibles. 30 En utilisant ainsi les dix modeles, on peut realiser pour chaque horodate (plage de consommation, par exemple d'une demi-heure) de chaque jour du mois une prevision de consommation. Il est alors propose de faire un bilan pour le mois, plage horaire par plage horaire (c'est-d-dire par exemple pour les heures de pointe, pour les heures pleines et 12 pour les heures creuses). On a alors les previsions de consommations suivantes pour le mois, pour chaque plage horaire : P avec p allant de 1 a N 5 avec : = l' horodate p = le numero de la plage horaire, allant de 1 a N = la consommation prevue par le modele pour chaque horodate P = la pie' plage horaire du consommateur. Chaque horodate 10 appartient a une seule plage horaire. A ce stade, le procede produit done N (par exemple 3) predictions de consommations totales mensuelles, faites le ler jour du mois a minuit. On se place alors a Oh00 le 2eme jour du mois et le procede va prevoir la consommation totale par horodate pour l'ensemble des j ours restant du mois : du 2eme 15 jour du mois inclus au 30eme jour du mois inclus. Le ler jour du mois a déjà ete realise, it n'y a done pas de prevision correspondante. Le procede actualise les donnees avec les donnees disponibles avec les donnees du ler jour du mois qui vient de s'ecouler. Le procede calibre chacun des dix nouveaux modeles avec ces nouvelles donnees, en prenant done en compte les donnees 20 realisees du ler jour du mois. Le tableau de la figure 3 illustre les modeles utilises au debut du deuxieme jour pour faire les predictions de consommation pour la suite du mois. On decale d'un jour les modeles utilises le premier jour du mois. Ainsi, la prediction pour le deuxieme jour sera faite avec le modele MODELE1 et ainsi de suite. On retrouve done ici les dix 25 modeles utilises precedemment. A ce stade, a chaque horodate du mois correspond : - soit une consommation realisee pour les horodates du premier j our du mois - soit une consommation prevue pour les horodates du 2eme au 30eme jour du mois inclus. 30 Pour chacune de toutes les N plages horaires, on calcule la consommation prevue par le modele pour le mois complet. Pour chacune de toutes les N plages horaires, le calcul se decompose entre les consommations realisees du debut du mois et 13 les consommations prevues par le modele pour le reste du mois. Pour chaque plage horaire p, on a : P = 1 C C- i E P P kEP i E f UT 1 k E [j 2 ; j, 3 C- avec p allant de 1 N 5 i = les horodates du j our 1 p = le numero de la plage horaire, allant de 1 a N k = les horodates des jours 2 a 30 du mois C= la consommation realisee pour chaque horodate Ck = la consommation prevue par le modele pour chaque horodate k 10 P p = la pie' plage horaire du consommateur. Chaque plage horaire est associee a un horodate. Le procede produit done N consommations totales mensuelles, pour le 2eme jour du mois a Oh00. Pour le troisieme jour, le principe est le meme que pour le deuxieme jour. Le 15 tableau de la figure 4 illustre les modeles utilises pour predire les consommations de chaque jour a venir. Ici, on realise a nouveau un decalage d'un jour. Les dix modeles sont utilises. Pour chacune de toutes les N plages horaires, on calcule la consommation prevue par le modele pour le mois complet. Pour chacune de toutes les N plages 20 horaires, le calcul se decompose entre les consommations realisees du debut du mois et les consommations prevues par le modele pour le reste du mois, selon le meme principe que pour le jour 2 du mois. Pour chaque plage horaire, on a : C- E P kEP p E [j, 1 ; j, 2] kE[j 3;j 3] avec p allant de 1 N 25 i = les horodates du ler jour et du 2eme jour du mois p = le numero de la plage horaire, allant de 1 a N k = les horodates des jours 3 a 30 du mois CONS(); = la consommation realisee pour chaque horodate i 14 CONSOk = la consommation prevue par le modele pour chaque horodate k (c' est-à-dire les j ours 3 a 30 du mois) PLAGEp = la pie' plage horaire du consommateur. Chaque plage horaire est associee a un horodate. 5 Le procede produit N consommations totales mensuelles, pour le 3eme jour du mois a Oh00. Le principe est identique pour le quatrieme jour comme l'illustre la figure 5. On retrouve une formule similaire qu'il semble inutile de repeter ici. A partir du 10eme jour, seuls neuf modeles seront encore utilises. Les 10 formules restent cependant inchangees. De meme, a partir du 17eme jour seuls huit modeles seront encore utilises. A partir du 24eme jour, seuls sept modeles seront encore utilises. A partir des j ours suivants, un modele de moins est utilise chaque j our. La figure 6 illustre les modeles utilises a la fin du mois. 15 A titre illustratif, on indique le calcul effectue le trentieme j our. Pour chacune de toutes les N plages horaires, on calcule la consommation prevue par le modele pour le mois complet. Pour chacune de toutes les N plages horaires, le calcul se decompose entre les consommations realisees du debut du mois et les consommations prevues par le modele pour le reste du mois, selon le meme principe 20 que precedemment. Pour chaque plage horaire, on a : C P C IEP p kEP p E [j^ 1 Li' 2 ] kE [i, 3] avec : p allant de 1 N i = les horodates du ler j our au du 29eme j our du mois 25 p = le numero de la plage horaire, allant de 1 a N k = les horodates du 30eme jour du mois CONSOi = la consommation realisee pour chaque horodate i CONSOk = la consommation prevue par le modele pour chaque horodate k (c' est-à-dire le 30eme jour du mois) 30 PLAGEp = la pie' plage horaire du consommateur. Chaque plage horaire est associee a un horodate. 15 Le procede produit N consommations totales mensuelles, pour le 30eme jour du mois a minuit. En sortie du procede, on obtient done pour chaque plage horaire (par exemple heures de pointe, heures pleines, heures creuses) pour chacun des jours du mois (ou de 5 la periode consideree) une prevision de consommation electrique (ou d'un autre fluide). Tout au long du mois, le consommateur dispose alors de sa prevision de consommation pour le mois en cours. La prediction est realisee par le serveur 40 et les moyens de transmission 50 le transmettent a une interface IHM 20 comme illustre sur la figure 1. Les previsions de consommation envoyees a chaque consommateur sont de 10 preference accompagnees d'une recommandation. Le consommateur peut ainsi, dune part, suivre au jour le jour sa consommation et prevoir le budget correspondant et, d'autre part, adapter cette consommation pour limiter son budget. Ces previsions peuvent etre realisees pour tous les consommateurs. Grace a ces previsions et eventuellement aux recommandations jointes, it est possible d' adapter 15 la consommation de tous les consommateurs et non pas uniquement les gros consommateurs qui acceptent de limiter leur consommation en contrepartie de tarifs negocies (effacement). Le procede a ete teste sur un historique de deux mois. Comme dans l' ensemble de la presente description, on se ramene au cas le plus simple oil tous les mois de 20 l'historique de donnees ont trente jours. Pour chacun des mois disponibles dans l'historique des donnees et pour chacun des trente jours de chacun de ces mois, le procede donne en sortie la prevision de consommation define plus haut : CONSO p = consommation totale du mois preyue par le modele pour le plage horaire p L'objectif de la validation des performances est de mesurer l'ecart entre ces 25 deux grandeurs : CONSO p = consommation totale du mois preyue par le modele pour la plage horaire p et CONSOp = consommation realisee du mois pour la plage horaire p Pour cela, des indicateurs d'evaluation du procede ont ete construits. Pour chacun des j ours du mois dont le procede prevoit la consommation (du 1' j our a 00h00 16 au 30eme jour du mois a 24h00) deux indicateurs d'erreur de prevision ont ete calcules. Dans la suite, on notera : CONSOm M, P : la consommation totale realisee pour le mois complet 5 M, pour la plage horaire p L'indicateur d'erreur relative suivant est calcule, par plage horaire et par mois calendaire de l'historique. On appelle cet indicateur « erreur relative » pour le jleme jour du mois M et la plage horaire p erreur relativej, j, m M, p ICONS0J( j, m M p r- CONSOm M, P CONSOm M, p avec : 10 j = le jour du mois allant de 1 a 30 p = le numero de la plage horaire CONSOm M, p = la consommation totale realisee pour le mois complet M, pour la plage horaire p CONS03j j, m M, P = la consommation prevue par le modele au jour j 15 a 00h00, pour le mois complet M et pour la plage horaire p PLAGEp = la pie' plage horaire du consommateur. Chaque horodate est associe a une plage horaire M = le mois pour lequel on calcule l'erreur relative au j our j L'erreur relative par mois et par plage horaire est restituee pour l'ensemble des 20 30 jours du mois. Il est possible de representer graphiquement cet indicateur d'erreur relative par plage horaire et par mois, pour un mois donne et pour chacun des jours du mois (dans le cas simple on le mois a 30 jours). Par exemple, s'il y a deux plages horaires differentes pour chacun des 30 jours de ce mois, on obtient le graphique de la figure 7. 25 Cette derniere illustre revolution de l'erreur relative par plage horaire sur un mois. Il est egalement possible de calculer l'erreur relative sur un intervalle de temps plus long, par exemple une saison. Pour un mois donne M, on calcule chaque jour du mois prevu M (jours allant de 1 a 30) un indicateur d'erreur relative moyenne par saison S et par plage horaire p. 30 On considere deux saisons : l'hiver allant de novembre a mars et Pete allant d'avril 17 octobre. L'erreur relative moyenne par plage horaire et par saison est done la moyenne des erreurs mensuelles, pour chaque mois appartenant a la saison S. On la calcule ainsi : 5 erreur relative moyenne is j, s, P J1 1 erreur relativejc M, P nombre moils s, P MES, p M to q P avec : j = le jour du mois allant de 1 a 30 p = le numero de la plage horaire PLAGEp = la We' plage horaire du consommateur. Chaque horodate est 10 associe a une plage horaire. M = le mois pour lequel on calcule l'erreur relative au j our j S = la saison erreur relativei, j, m rn , P p = l'erreur relative definie ci-dessus. L'erreur relative moyenne par saison et par plage horaire est restituee pour 15 l'ensemble des 30 j ours du mois. La figure 8 resume la description qui precede. A l'etape 200, it s'agit de gerer les tensions qui existent sur un reseau de distribution de fluide, par exemple un reseau electrique au niveau d'un pays. Il est propose a l'etape 300 de mettre a disposition de tous les consommateurs 20 rattaches au reseau gere, des outils de maitrise de leur consommation, notamment lorsque la consommation globale sur le reseau est importante, c'est-d-dire en periode de pointes. Le fournisseur d'electricite (ou autre fluide) a alors pour objectif 400 de donner a tous ses consommateurs, petits ou gros, c'est-d-dire particuliers, industriels ou 25 du domaine tertiaire, ou bien a certains d'entre eux, des previsions de leur consommation pour le mois en cours, par plage horaire, ainsi qu'eventuellement des recommandations d'eco-gestes pour inciter a limiter la consommation, notamment en periode de pointe. Les &apes 500 a 900 sont mises en oeuvre pour atteindre l'objectif 400. 30 Tout d'abord, les donnees relatives aux consommateurs concernes sont 18 collectees au cours d'une ≊ 500. Il s'agit ici de memoriser des donnees de consommation, horodate par horodate, pour tous les consommateurs concernes mais aussi des donnees liees a la mete° (donnees normales et previsions). Un calendrier est aussi etabli au cours de cette ≊ 500. 5 Un modele de base (MODELE1) est alors etabli a l'etape 600. Il est adapte chaque consommateur pour fournir une prevision individuelle de chaque consommateur concerns. Ensuite, a l'etape 700, au moment de realiser la prediction de consommation, le modele etabli est adapte automatiquement pour prevoir la consommation du j our, du 10 jour suivant, etc. jusqu'd la fin de la periode (du mois) consider& A partir de ces predictions, a l'etape 800, on construit des indicateurs qui donnent les previsions de consommation globale et notamment pour les periodes de pointe, pour la periode (le mois) complete. Enfin, les resultats sont mis a disposition des consommateurs (etape 900). 15 Les consommateurs concernes peuvent alors consulter jour apres jour la prevision de leur consommation (electrique). L'IRM utilise et portant la reference 20 sur la figure 1 peut etre de tout type. Il peut s'agir d'un terminal dedie, par exemple un ecran au niveau du compteur ou deports, d'un telephone mobile muni d'une application permettant de communiquer avec le fournisseur d'electricite (ou autre), d'un ordinateur 20 relie a internet pour la consultation sur un site internet securise des donnees previsionnelles de consommation. Des gestions particulieres peuvent etre envisagees. Si un seuil de consommation est atteint, une alerte particuliere peut par exemple etre prevue. De meme, si un pic de consommation est prevu, un message peut aussi etre 25 envoys demandant de limiter la consommation afin de moderer le pic de consommation. De toute facon, la presente invention ne se limite pas a la forme de realisation decrite ci-dessus a titre d'exemple non limitatif et aux variantes evoquees. Elle concerne egalement toutes les variantes de realisation a la portee de l'homme REVENDICATIONS1. Systeme de prevision de consommation energetique au sein d'un reseau de distribution d'energie sur une periode predeterminee, comportant des moyens informatiques concus pour etre couples avec : - au moins un dispositif de releve (DRi) a distance de la consommation energetique d'au moins un consommateur (CONSi) du reseau de distribution d'energie, la localisation de chaque consommateur etant connue, - un serveur meteorologique (SMj) pour fournir des temperatures previsionnelles sur la periode predeterminee en fonction de la localisation d'un consommateur du reseau de distribution d'energie, les moyens informatiques comprenant : - un calendrier (30) avec indication des jours et des jours feries et une determination de plages horaires pour chaque j ournee, - une memoire (10) pour enregistrer des donnees associees aux consommateurs du reseau de distribution d'energie, et - au moins une interface homme/machine (20) d'un consommateur, caracterise en ce que les moyens informatiques comportent en outre un processeur pour mettre en oeuvre chacune des &apes suivantes : - prevision pour un consommateur a partir du calendrier (30) et des donnees precitees correspondant audit consommateur, pour chaque jour a venir de la periode predeterminee et pour chacune des plages horaires, d'une consommation energetique l'aide d'au moins un modele mathematique, choisi parmi les modeles mathematiques de regression parametrique et les modeles mathematiques de regression semi- parametrique, le modele mathematique utilise pour chaque jour etant choisi en fonction d'une difference de temps entre la date a laquelle la prevision est realisee et le jour concerne par la prevision, - sommation pour chaque plage horaire et chaque consommateur des consommations déjà realisees et mesurees de la periode predeterminee consideree et des previsions correspondantes faites a l'etape precedente, et - transmission a l'interface homme/machine (20) dudit consommateur pour chaque plage horaire d'un resultat correspondant a la sommation realisee a l'etape precedente pour la periode predeterminee consideree. 2. Systeme de prevision selon la revendication 1, caracterise en ce que chaque 20 modele utilise pour la prevision de consommation est un modele de regression semi parametrique avec des fonctions de lissage correspondant aux fonctions spline. 3. Systeme de prevision selon Tune des revendications 1 ou 2, caracterise en ce 5 que la periode predeterminee est un mois calendaire. 4. Systeme de prevision selon Tune des revendications 1 a 3, caracterise en ce que dix modeles distincts sont utilises : - un premier pour effectuer la prevision du lendemain de la date a laquelle la prevision est realisee, 10 - un deuxieme pour effectuer la prevision du deuxieme jour apres la date a laquelle la prevision est realisee, - un troisieme pour effectuer la prevision du troisieme jour apres la date a laquelle la prevision est realisee, - un quatrieme pour effectuer la prevision du quatrieme jour apres la date a 15 laquelle la prevision est realisee, - un cinquieme pour effectuer la prevision du cinquieme jour apres la date a laquelle la prevision est realisee, - un sixieme pour effectuer la prevision du sixieme jour apres la date a laquelle la prevision est realisee, 20 - un septieme pour effectuer la prevision du septieme jour apres la date a laquelle la prevision est realisee, - un huitieme pour effectuer les previsions du huitieme au quatorzieme jour apres la date a laquelle la prevision est realisee, - un neuvieme pour effectuer les previsions du quinzieme au vingt-et-unieme 25 j our apres la date a laquelle la prevision est realisee, et - un dixieme pour effectuer les previsions du vingt-deuxieme jour apres la date a laquelle la prevision est realisee au dernier jour de la periode predeterminee consideree. 5. Systeme de prevision selon la revendication 4, caracterise en ce que le 30 premier modele pour effectuer la prevision du premier jour est une entrée explicative du procede de prediction utilise, et en ce que les autres modeles sont adaptes automatiquement de ce premier modele. 6. Systeme de prevision selon Tune des revendications 1 a 5, caracterise en ce que la transmission a l'interface homme/machine (20) des resultats est accompagnee de 21 la transmission eventuelle d'une recommandation de consommation pour le(s) jour(s) a venir. 7. Procede de prediction d'une consommation energetique d'un consommateur correspondant a une localisation connue, ladite prediction concernant une plage horaire 5 predeterminee et une periode de temps predeterminee, caracterise en ce qu'il comporte les &apes suivantes : - releve a distance de la consommation energetique dudit consommateur, - collecte d'informations meteorologiques correspondant a la localisation dudit consommateur, 10 - prevision pour ledit consommateur a partir d'un calendrier et des donnees precitees correspondant audit consommateur, pour chaque jour a venir de la periode predeterminee et pour ladite plage horaire, d'une consommation energetique a l'aide d' au moins un modele mathematique, choisi parmi les modeles mathematiques de regression parametrique et les modeles mathematiques de regression semi- 15 parametrique, le modele mathematique utilise pour chaque jour etant choisi en fonction d'une difference de temps entre la date a laquelle la prevision est realisee et le jour conceme par la prevision, - sommation pour la plage horaire et le consommateur des consommations déjà realisees et mesurees de la periode predeterminee consideree et des previsions 20 correspondantes faites a l'etape precedente, et - transmission a une interface homme/machine (20) dudit consommateur pour ladite plage horaire d'un resultat correspondant a la sommation realisee a l'etape precedente pour la periode predeterminee consideree. 8. Procede selon la revendication 7, caracterise en ce que la plage horaire est 25 subdivisee en horodates, et en ce que la prevision faite pour la plage horaire est une somme de previsions faites pour chaque horodate de la plage horaire. 9. Procede selon Tune des revendications 7 ou 8, caracterise en ce que la prevision de consommation pour le premier jour de prevision est realisee a partir d'un modele de type regression sur bases des splines, les autres modeles etant adaptes 30 automatiquement a partir de ce premier modele. 10. Procede selon Tune des revendications 7 a 9, caracterise en ce qu'il est mis en oeuvre pour chaque plage horaire de la periode de temps concernee.