FR 3089330 A1 20200605 FR 1872041 A 20181129 Description Titre de l'invention : Procédé et dispositif de modélisation prédictive de consommation en énergie d'un client [0001] DOMAINE TECHNIQUE GENERAL ET ETAT DE L'ART [0002] La présente invention concerne la modélisation prédictive de consommation en énereie. [0003] Elle trouve application pour tous types d'énergie, notamment le gaz ou l'électricité. [0004] Elle est particulièrement avantageuse pour la modélisation prédictive de la consommation en énergie d'habitations individuelles, mais trouve également à s'appliquer dans le cas de clients professionnels ou industriels. [0005] Il existe de façon générale un besoin d'améliorer la fiabilité des estimations de consommation d'énergie pour un client particulier ou l'ensemble des clients d'un fournisseur d'énergie. [0006] Il est en particulier souhaitable de permettre aux clients d'un fournisseur d'énergie de disposer d'une estimation prédictive de cc qu'il devrait consommer mois après mois, afin de lui permettre de suivre sa consommation mensuelle et de la comparer à l'estimation prédictive de consommation dont il dispose pour la même période pour savoir s'il est en avance ou en retard dans sa consommation individuelle. [0007] Une telle information peut en particulier permettre au client de prendre des mesures pour adapter sa consommation et notamment pour tenter de la réduire si cette consommation dérive par rapport à ce qui était initialement prévu. [0008] De telles modélisations prédictives permettent en outre au fournisseur des fac- turations d'énergie forfaitisées, ce qui est une rupture par rapport aux pratiques traditionnelles historiques. [0009] Des outils permettant aux clients de suivre quotidiennement leur consommation afin de mieux maîtriser leur budget sont déjà connus. [0010] Les outils connus à ce jour ne mettent toutefois aucunement en oeuvre une estimation prédictive mensuelle, voire journalière, des consommations individuelles. [0011] En parallèle de cette tendance, on observe une forte augmentation des quantités de données disponibles et des capacités de calculs. La quantité de données disponible peut permettre de tenter de prévoir une consommation en énergie des clients. Si l'on possède des données de consommation régulières et fréquentes d'un consommateur, comme c'est le cas dans CA02697842, on peut extrapoler une consommation sur une période plus longue. Cependant, cela n'est pas toujours le cas. Dans le domaine du gaz, par exemple, les consommations ne sont relevées que tous les 6 mois. De plus, cela ne permet pas de proposer une estimation fiable applicable rapidement à chaque client. 2 [0012] PRESENTATION GENERALE DE L'INVENTION [0013] Un but général de l'invention est de proposer une modélisation prédictive simple de la consommation énergétique annuelle et/ou mensuelle d'un client donné. [0014] Notamment, une telle estimation, lorsqu'elle est mensuelle, permet au client d'avoir un suivi en temps réel de sa consommation par rapport à un prévisionnel. [0015] Également, un but de l'invention est de permettre une estimation particulièrement simple de la consommation annuelle et/ou mensuelle d'un client à partir de la surface du logement concerné, du type dudit logement concerné et de la zone climatique où il se trouve. [0016] Un autre but est de proposer une modélisation permettant une estimation fiable de la quantité de gaz ou d'électricité qu'un fournisseur va devoir livrer pour une période donnée. [0017] Un autre but encore est de permettre une estimation fiable de la consommation d'un ensemble de clients donné, en vue d'une meilleure gestion des volumes de gaz et/ou d'électricité à approvisionner par le fournisseur tout au long de l'année et d'une optimisation de la gestion de ses stocks au moindre coût. [0018] Dans le cas du gaz notamment, cette estimation fiable de la consommation annuelle et/ou mensuelle du client permet pour le fournisseur : [0019] de constituer les bons stocks, d'avoir un suivi fiable de ceux-ci et de les réajuster au besoin. [0020] Ainsi, selon un premier aspect, l'invention propose un procédé de modélisation de la consommation d'énergie d'un client, qui comprend les étapes suivantes : [0021] détermination, à partir d'une base de données d'index de relève de consommation d'un ensemble de clients, d'une estimation pour une période passée des consommations mensuelles à température réalisée pour chacun des clients dudit ensemble, détermination, à partir de cette estimation, d'une estimation pour cette période passée, des consommations mensuelles à température normale pour les clients dudit ensemble, détermination en fonction des estimations de consommation mensuelle à température normale ainsi déterminées et pour différents segments de clients prédéterminés, de coefficients de linéarisation de la consommation annuelle à température normale en fonction de la surface d'occupation des clients, détermination par client d'une estimation de la consommation individuelle annuelle à venir à température normale pour ledit client, en fonction du segment de clients auquel ledit client appartient, des coefficients de linéarisation ainsi déterminés pour ledit segment et de la surface d'occupation dudit client. 3 [0022] Cc procédé est avantageusement complété par les différentes caractéristiques suivantes prises seules ou en combinaison : [0023] il comporte en outre une étape de détermination, en fonction des estimations de consommation annuelle individuelle à température normale des clients, d'une estimation de la consommation annuelle globale à température normale sur l'ensemble des clients considéré ; il comporte une étape de détermination, pour les différents mois d'une année, d'un poids mensuel de consommation sur l'ensemble de l'année en fonction de la consommation annuelle globale pour l'ensemble de clients sur une période passée et de la consommation mensuelle globale dudit ensemble dc clients considéré sur la même période ; ledit poids mensuel est déterminé par segment de clients ; il comporte une étape de détermination d'une estimation individuelle de la consommation mensuelle d'un client donné à température normale en rapportant l'estimation, préalablement déterminée, dc sa consommation individuelle annuelle à venir à température normale à un ou des poids mensucl(s) du (ou des) mois considéré(s) ; il comporte en outre une étape de détermination, en fonction des estimations de consommation mensuelle individuelle des clients à température normale, d'une estimation de la consommation mensuelle globale à température normale sur l'ensemble des clients considérés ; la consommation mensuelle d'un client est relevée au moins mensuellement et comparée à l'estimation de sa consommation mensuelle à température normale préalablement déterminée ; l'énergie est de type gaz ou de type électrique et on gère un stock de gaz et/ou d'électricité en fonction d'estimations de consommations annuelles et/ou mensuelles, globales et/ou individuelles, à température normale ainsi déterminées ; les segments regroupent des clients par type d'habitation et/ou par zone climatique. [0024] Selon d'autres aspects encore, l'invention concerne un produit programme d'ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en oeuvre des étapes du procédé proposé. Elle concerne également un support de données lisible par ordinateur, sur lequel est enregistré un tel produit programme d'ordinateur. [0025] DESCRIPTIF RAPIDE DES FIGURES [0026] D'autres caractéristiques, buts et avantages de l'invention, apparaîtront à la lecture de la description détaillée qui va suivre, et en regard des dessins annexés, donnés à titre d'exemples non limitatifs et sur lesquels : [0027] [fig.1] [0028] - la figure 1 représente schématiquement une architecture pour le calcul des coef- ficients a0, al intervenant dans l'estimation de la consommation annuelle ou mensuelle à température normale d'un client en fonction de la surface de son habitation ; [0029] [fig.2] [0030] - la figure 2 est un organigramme donnant les différentes étapes de calcul desdits co- efficients a0, al et de l'estimation de la consommation annuelle ou mensuelle à température normale d'un client en fonction de la surface de son habitation ; [0031] [fig.3a] [0032] [fig.3b] [0033] [fig.3c] [0034] [fig.3d] [0035] - les figures 3a à 3d sont des graphes en fonction du type d'habitations (appartement - figure 3a, figure 3h ; maison - figure 3c, figure 3d) sur lesquels ont été reportées les consommations globales (ordonnées) en fonction des surfaces d'habitations (abscisses) pour différentes zones climatiques Hl, H2 et H3, pour des données calées sur la valeur moyenne (figures 3a et 3c) ou des données calées sur le quantilc P60 (figures 3d et 3c) (60%) ; [0036] [fig.4] [0037] - la figure 4 illustre les interactions entre un client, son compteur d'énergie et un serveur de fournisseur gérant les différentes données ; [0038] [fig.5] [0039] - la figure 5 illustre les différentes étapes d'une détermination de consommation annuelle ou mensuelle individuelle en fonction des coefficients a0 et al déterminés dans le cadre du calcul de la figure 2. [0040] DESCRIPTIF DETAILLE DE MODE(S) DE MISE EN OEUVRE [0041] On se place dans ce qui suit dans le cas d'un suivi et d'une estimation de consommations de gaz, par exemple pour le chauffage d'habitations individuelles ou l'alimentation de chauffe-eau ou de gazinière. [0042] La consommation de gaz, est fortement corrélée aux conditions météorologiques. La consommation annuelle d'un client dépend donc fortement de la température qu'il a fait pendant l'année. Il en est a fortiori de même pour le calcul du stock annuel nécessaire pour alimenter un ensemble de clients donné. [0043] Afin de prévoir la consommation en énergie d'un client sur une année dont on ne tonnait pas encore les conditions météorologiques, il convient de raisonner à température normale. [0044] Une température normale (TN) pour un jour donné est la température calculée comme la moyenne des températures à ce jour donné les 30 dernières années. [0045] Architecture générale [0046] On a représenté sur la figure 1 un calculateur C qui permet de construire une table Tl qui est un jeu de données (paramètres ao et al décrits plus loin de façon détaillée) permettant le calcul des estimations de consommations annuelles et/ou mensuelles des clients à températures normales. [0047] Notamment, cc calculateur détermine le jeu de données de la table Tl à partir des données disponibles dans les tables de profils TP disponibles dans le cadre du Groupe de Travail Gaz (GTG 2007) [0048] http://www.gtg2007.com/libreldonnees/index.php?IdDPDRType=3#contenu [0049] Le calculateur C utilise également comme donnée d'entrée la base de données clients du fournisseur (base B1). [0050] Notamment, cette base 1 associe les paramètres qui apparaissent dans les contrats de différents clients et la consommation d'énergie de ces clients sur une période passée donnée. [0051] Cette période passée est typiquement comprise entre cinq et dix ans. [0052] Cette base de données B1 associe ainsi par exemple les relevés semestriels de consommation de gaz pour cette période (relevés d'index) et les caractéristiques des logements correspondants, typiquement la superficie ou la localisation géographique. [0053] Elle stocke également le montant de factures pour les différents clients concernés, ces factures étant calculées sur la consommation entre deux relèves successives, c'est-à-dire sur la différence d'index entre celui mentionné le jour de la relève et la valeur de l'index de la relève précédente (relevé typiquement 6 mois auparavant). [0054] Typiquement, une telle base BI contiendra des données d'environ 40000 personnes. [0055] Catégorisation des clients - Etape El [0056] Dans une première étape El (figure 2), le calculateur C traite les données de la base BI pour catégoriser les clients qui sont recensés dans cette base selon les profils de consommation tels que définis par le Groupe de Travail Gaz. [0057] Pour les clients correspondant à des habitations individuelles, ces profils de consommation sont de deux types : [0058] Le profil P011 correspondant à des clients à relevé semestriel dont la consommation est inférieure à 6000 kW/an ; Les clients P012, à relevé semestriel, dont la consommation est supérieure à 6000 kW/an. [0059] Les courbes de consommation de ces profils à température normale TN tout au long de l'année sont illustrées sur les figures 3a et 3b. [0060] Le profil P011 correspond typiquement à des clients qui ne disposent pas de chauffage gaz mais qui utilisent le gaz uniquement pour l'eau chaude sanitaire et/ou la 6 cuisson. Le profil P012 couvre quant à lui les trois usages. [0061] On notera ici que les entreprises ou professionnels sont catégorisés classiquement dans sept autres profils référencés de P013 à P019. [0062] Calcul des consommations à température réalisée - Etape E2 [0063] Pour chaque profil de client (en l'occurrence P01 1, P012), les tables de profils TP disponibles dans le cadre du Groupe de Travail Gaz (GTG 2007)fournissent une valeur de consommation à température normale pour chaque jour j de l'année. [0064] Cette consommation étant différente selon que l'on se trouve un jour de week-end ou férié ou un jour de semaine (hors week-end ou jour férié), le tableau TP intègre un paramètre S qui est une indication du jour de la semaine, avec 5=0 si ce jour est un week-end ou un jour férié, et 5=1 si non. [0065] [Tableaux 1] Jour S P011 P012 01/04/2015 1 1.14603552 1.28627409 02/04/2015 1 1.13561935 1.26293776 03/04/2015 1 1.12600441 1.24139653 04/04/2015 0 1.02562427 1.12222509 05/04/2015 0 1.01457968 1.10055357 06/04/2015 0 1.00353509 1.07888206 07/04/2015 1 1.08433971 1.14805123 08/04/2015 1 1.07312228 1.12291980 09/04/2015 1 1.06270611 1.09958347 [0066] Tableau 1 : extrait de l'onglet "Profils" des tables de profils TP [0067] les tables de profils TP fournissent en outre, pour chaque profil P011, P012 et chaque jourj de l'année, des coefficients d'ajustement e0 et el (également appelé gradients) qui dépendent du profil de consommation du client (P011, P012), du mois de consommation, le cas échéant de la zone climatique (Hi, H2, H3) et de la distinction jour (le semaine, jour de week-end, jour férié. [0068] Typiquement, pour un profil de consommation donné, pour une année donnée, on associera à chaque mois deux coefficients d'ajustement, correspondant respectivement au coefficient d'ajustement d'un jour de semaine ou d'un jour de week-end. On a typiquement 24 coefficients pour chaque année, pour chaque profil de consommation. [0069] 7 [Tablcaux2] Code profil Zone Date début Date fin e 0 (kWh/°C) e I(kWh/°C) climatique P011 H1 / H2 / H3 01/04/2015 30/04/2015 0 0 P011 l-11/1-1211-13 01/05/2015 31/05/2015 0 0 P011 H I / H2 / H3 01/06/2015 30/06/2015 0 0 P011 H 1 / H2 / H3 01/07/2015 31/07/2015 0 0 P011 H1 / H2 / H3 01/08/2015 31/08/2015 0 0 P011 H1 / H2 / H3 01/09/2015 30/09/2015 0 0 P011 H1 / H2 / H3 01/10/2015 31/10/2015 -0.04704272 -0.04640318 P011 H1 / H2 / H3 01/11/2015 30/11/2015 -0.04704272 -0.04640318 P011 H1 / H2 / H3 01/12/2015 31/12/2015 -0.09167966 -0.05446341 P011 Hl / H2 / H3 01/01/2016 31/01/2016 -0.09167966 -0.05446341 P011 H 1 / F12 / F13 01/02/2016 29/02/2016 -0.09167966 -0.05446341 P011 I-Il / I-12 / 1-13 01/03/2016 31/03/2016 -0.09167966 -0.05446341 P012 H1 / H2 / H3 01/04/2015 30/04/2015 -0.1063332 -0.12649587 P012 H1 / H2 / H3 01/05/2015 31/05/2015 -0.10652397 -0.12123989 P012 H1 / H2 / H3 01/06/2015 30/06/2015 -0.08723296 -0.06138809 P012 H1 / H2 / H3 01/07/2015 31/07/2015 0 0 P012 Hl / H2 / H3 01/08/2015 31/08/2015 0 0 P012 H1 / H2 / H3 01/09/2015 30/09/2015 -0.06157185 -0.0599519 P012 1-11 I 1-12 / 1-13 01/10/2015 31/10/2015 -0.10832407 -0.12809336 P012 H1 / H2 / H3 01/11/2015 30/11/2015 -0.11673174 -0.12582132 P012 Hl / H2/ H3 01/12/2015 31/12/2015 -0.14128214 -0.14497178 P012 H1 / H2 / H3 01/01/2016 31/01/2016 -0.14128214 -0.14497178 P012 H1 / H2 / H3 01/02/2016 29/02/2016 -0.14128214 -0.14497178 P012 H1 / H2 / H3 01/03/2016 31/03/2016 -0.14128214 -0.14497178 100701 Tableau 2 : coefficients d'ajustement climatique pour les profils P011 et P012 - Extrait de l'onglet ajustement climatique des tables de profils TP 100711 Pour un jour j donné, le coefficient d'ajustement ej est égal à 100721 e0 si le jour j est un week-end ou un jour férié ; 8 cl pour les autres jours. [0073] Ces coefficients d'ajustement s'expriment en kWh/°C ; pour un jour j donné, ils permettent de passer de la consommation à température normale à un profil de consommation à température réelle par la formule [0074] [Math.1] Profil TRj = Pro fil _TiNT j + A Tj ej [0075] avec [0076] [Math.2[ A Ti= min ( TR TS)-min (TAT TS) 100771 où TRj est la température réalisée et TNj la température normale du jour j et TS la température seuil de non chauffage (typiquement 15°C). 100781 Par exemple, si le client a le profil P011, son gradient vaut, quelle que soit sa zone climatique : 100791 le dimanche 17 mai 2015, e0 = -0,10652397 kWh/°C; le vendredi 04 mars 2016 e1=-0,14497178 kWh/°C; le samedi 05 mars 2016, e0 = -0,14128214 kWh/°C. 100801 En variante, pour certaines années, les coefficients d'ajustements peuvent être dif- férenciés par zone climatique. 11 existe trois zones climatiques, HI, H2 et H3 auxquelles les différents départements peuvent être rattachés. Chaque département est rattaché à l'une de ces trois zones climatiques. [0081] Un coefficient d'ajustement peut en outre être nul si, pour un profil de consommation donné, une variation de température n'a pas d'impact sur la consommation d'énergie des clients correspondant au profil de consommation. Typiquement, dans le cas d'un profil de consommation correspondant à des clients ayant un chauffage au gaz, un coefficient d'ajustement sera élevé en hiver et faible voire nul en été. [0082] Lc gradient ej est un gradient en écart à la normale, il traduit donc l'augmentation de consommation duc à une baisse de la température réalisée par rapport à la température normale. [0083] En reprenant l'exemple ci-dessus du 17 mai 2015, si la température réalisée était de 10°C alors que la température normale est de 13°C habituellement, on a 3° d'écart. L'augmentation de consommation sera ce jour-là de (10 - 13) * (-0,1065...) = 0,32 kWh. [0084] Les consommations journalières j ainsi calculées sont stockées dans une table (ci-dessous - tableau 3) qui fournit pour les différents profils (en l'occurrence P01 1 et P012), par station météo ct par jour, une estimation des consommations à température réalisée (Profil TR ;) pour la période passée examinée. 9 [0085] [Tablcaux3] DATE s Zone climatique ID STATIO N P011 TR P012 TR 2009-04-01 1 Hl 1089001 1.1690696 1.3785456 2009-04-02 1 Hl 1089001 1.1293269 1.3820096 2009-04-03 1 HI 1089001 1.1101601 0.9375573 2009-04-04 0 Hl 1089001 1.1329100 1.1480684 2009-04-05 0 Hl 1089001 1.1210927 1.0490173 2009-04-06 1 Hl 1089001 1.1244303 0.7276145 [0086] Tableau 3 : exemple de table de profils de consommations à tempért turc réalisée par station météo et jour [0087] On notera que ce calcul peut être réalisé par le calculateur C ou être obtenu de façon indépendante. [0088] Calcul de la consommation de gaz à température réalisée au pas journalier et au pas mensuel - Dope H [0089] Connaissant les profils à température réalisée et les index de relèves semestrielles des clients pour la période considérée, le calculateur C détermine, pour chaque catégorie de clients (en l'occurrence P011 et P012), la consommation journalière globale des clients pour cette catégorie. [0090] A cet effet, le calculateur C calcule le volume de consommation en m3 sur le semestre comme étant la différence des index entre les deux dates de relèves (Vol Conso m3). [0091] Cc volume de consommation sur la période de relève « Vol Conso m3» est le cas échéant converti en kWh par une simple multiplication par un coefficient moyen de conversion (connu du fournisseur). [0092] La consommation en kWh est par la suite notée « Vol Cons° ». [0093] Connaissant la consommation en kWh « Vol Consos » sur la période de relève (semestre S), le calculateur C détermine uns estimation de la consommation journalière du client par : [0094] [Math.3] COnSO_qaZi= VoI_Consos 'Contrib_TRi 100951 où j est un jour donné et où « Cotztrib-TRj» est la contribution journalière du client à température réalisée et correspond au profil de consommation du jour j à température réalisée, normalisé sur l'ensemble du semestre auquel le jour j appartient : 100961 [Math.4] 10 Contrit TR Pro fil_TR Pro fil _TR - 5 100971 Le calculateur détermine ensuite la consommation mensuelle de gaz en sommant les estimations (le la consommation journalière (le gaz pour tous les jours du mois : [0098] [Math.5] C01150 _MenS = Y Cons° _gaz crti [0099] On dispose ainsi pour chaque client gaz d'une estimation (le sa consommation journalière et mensuelle passée. [0100] Calcul de la consommation de gaz à température normale au pas journalier et au pas mensuel - Etape E4 [0101] Le calculateur C estime ensuite les consommations de gaz à température normale pour le semestre ainsi que pour chaque jour j. [0102] La consommation pour le semestre à température normale Vol Conso TN s est donnée par la somme des consommations journalières sur le semestre S multipliée par le rapport de la somme (les profils à température normale TNj et de la somme (les profils à température réalisée TRj : [0103] [Math.6] . _Pro fil _TN Vol_Conso _TNs=1- Conso _gaz yl CS j Profil_TRj E S [0104] La consommation de gaz (en kWh) est déterminée quant à elle par le calculateur C par multiplication du volume de consommation à température« Vol Conso_TNs» ainsi obtenu par une contribution journalière « Contrib-TNj» du client à température normale, soit : [0105] [Math.7] Conso _gaz _TN . _Conso _TNs Contrib TN [0106] avec [0107] [Math.8] Pro fil _TN Contrib_TN.- iS _Profil_TN es ' [0108] Segmentation des clients et calcul des coefficients de linéarisation a0, al -Étape ES [0109] La population (le clients (lu fournisseur est préalablement segmentée en groupes de clients homogènes vis-à-vis (le leur consommation en énergie. [0110] Une étude a été menée pour identifier la segmentation la plus intéressante. [0111] Cette étude a notamment analysé la variance entre la consommation et les variables 11 caractéristiques disponibles. [0112] Pour chaque critère déterminant identifié, il a été déterminé des catégories, cor- respondant par exemple pour des critères déterminants ayant des valeurs numériques continues à prendre des tranches entre des valeurs seuils correspondant à des quantilcs. Pour le critère « surface d'occupation » par exemple, cela peut revenir à distinguer 4 tranches définies selon les quantiles 25, 50, 75 et 85 de la surface par type de logement. [0113] On définit ensuite un segment comme l'intersection des catégories des critères dé- terminants. [0114] Par exemple, un segment de population peut être constitué des clients habitant dans une zone climatique Hl, ayant un logement de type « appartement », pour lequel la superficie est inférieure au quantile 25. [0115] Au sein de chaque segment ainsi défini, on peut avantageusement analyser la dispersion des consommations mensuelles afin de déterminer des quantiles de consommation au sein de chaque segment. [0116] Le résultat de l'étude a conduit à identifier comme particulièrement intéressante une segmentation consistant à regrouper les clients : [0117] par zones climatiques (typiquement les trois zones Hl, H2, H3), par type d'habitation (maison ou appartement par exemple). [0118] En sommant les consommations mensuelles à température normale par segment de clients obtenu précédemment, il apparait que les consommations annuelles varient de façon sensiblement linéaire en fonction de la surface de l'habitation (surface d'occupation) (figure 3a à 3d). [0119] Le calculateur C met par conséquent en oeuvre sur les données obtenues à l'issue de l'étape de calcul de la consommation de gaz à température normale un traitement de régression linéaire afin d'obtenir un jeu de coefficients a0, al correspondant à l'ordonnée et à l'origine et à la pente, selon le type de logement et selon la zone climatique. [0120] La pente al traduit en particulier l'augmentation de consommation annuelle à tem- pérature normale induite par un accroissement de la surface d'occupation d'un mètre carré. [0121] Typiquement, selon que l'on s'intéresse à une population calée sur la moyenne ou sur le quantile P60, a0 et al prennent les valeurs résumées dans les deux tables suivantes : [0122] 12 [Tableaux4] Type de logement Zone a0 al climatique Calé sur la moyenne Appartement H1 3814 102 Appartement H2 3660 80 Appartement H3 3002 80 Maison Hl 4425 122 Maison H2 4706 89 Maison H3 2971 99 [0123] Table T1 - calage sur la moyenne [0124] [Tableaux5] Type de logement Zone a0 al climatique Calé sur le P60 Appartement H 1 4711 97 Appartement H2 4385 78 Appartement F13 3801 78 Maison HI 4833 124 Maison H2 5522 85 Maison H3 3128 99 [0125] Table Tl - calage sur le P60 101261 On notera que d'autres quantiles que le quartile P60 peuvent être utilisés pour ce calcul. Les quantiles trop élevés (P90, voire P75 par exemple) sont toutefois évités, pour disposer de données sans dispersion de consommation trop importante en particulier sur les mois les plus froids. 101271 Estimation de la consommation annuelle et mensuelle à température normale - Etape E6 101281 Le jeu de données ainsi déterminé (Table Tl) est ensuite aisément utilisé pour calculer, via le même calculateur C ou via un calculateur différent, la consommation annuelle à température normale pour un client individuel donné. 101291 La consommation annuelle du client se calcule en effet de façon particulièrement simple selon la formule suivante : 101301 TN = a0 + alxsurface (m2). 101311 Connaissant la consommation annuelle, il est ensuite possible d'estimer la 13 consommation mensuelle par une simple multiplication de celle-ci par un coefficient représentant le poids de chaque mois dans l'année. [0132] Un tableau de répartition des poids de consommation dans l'année est par exemple le suivant : [0133] [Tall 'eaux 6] Mois Poids mois 1 18,23% 2 15,00% 3 13,28% 4 7,75% 5 2,96% 6 1,75% 7 1,61% 8 1,55% 9 1,95% 6,50% 11 12,28% 12 17,14% [0134] Cc tableau de poids est préalablement déterminé, par exemple pour chaque segment de clients, en fonction des consommations des années précédentes pour le segment considéré. [0135] Notamment, pour un segment donné, on somme, sur tous les clients de ce segment, l'estimation des consommations globales en énergie au pas mensuel à température normale (calculée lors de l'étape 4) de chaque client, afin d'obtenir une estimation de la consommation globale en énergie au pas mensuel à température normale pour le segment de clients considéré. [0136] De même, en sommant, sur tous les clients de chaque segment puis sur tous les mois de l'année, l'estimation de la consommation globale en énergie au pas mensuel à température normale pour chaque client, on obtient une estimation de la consommation globale en énergie au pas annuel à température normale pour le même segment de clients. [0137] En divisant l'estimation de la consommation globale en énergie au pas mensuel à température normale par l'estimation de la consommation globale en énergie au pas annuel à température normale pour le segment de clients considéré, on obtient le poids 14 de chaque mois à température normale pour un segment de clients. [0138] L'estimation de la consommation mensuelle d'un client donné est quant à elle calculée en multipliant la consommation annuelle à température normale modélisée pour le client (calculée précédemment) par le poids du ou des mois considérés pour le segment auquel le client appartient. [0139] On obtient alors, pour chaque mois, une consommation mensuelle à température normale modélisée pour le client. [0140] Prise en compte du risque climatique [0141] De manière avantageuse, il est également possible de prendre en compte le risque climatique dans le calcul de la consommation annuelle à température normale modélisée pour un client. Cela permet par exemple de prévenir un risque de surconsommation duc à une météo extrême. [0142] Selon que la période considérée est plus ou moins longue, on affecte une survaleur de thermosensihilité de consommation pour se prémunir d'un aléa climatique susceptible d'engendrer une surconsommation d'énergie, pour du chauffage notamment. [0143] Ce mode de réalisation est mis en oeuvre par un dispositif comprenant une interface 5, typiquement un ordinateur, comprenant des moyens d'affichage, typiquement un écran, des moyens de saisie d'information, typiquement un clavier ou un écran tactile, des moyens de stockage, typiquement un disque dur, et des moyens de calcul, typiquement un processeur. [0144] Exemple de mise en oeuvre [0145] On se place dans ce qui suit dans le cas d'un nouveau client. [0146] En souscrivant au service, ce nouveau client CL transmet à un serveur SF du fournisseur (figure 4) des données qui lui sont demandées lors de son inscription, tels que le lieu où se trouve son habitation, le type de son habitation (appartement, maison) ou le nombre de m2 de celle-ci (étape S1 sur la figure 5). [0147] A partir des données personnelles transmises par le nouveau client CL, le serveur SF identifie le segment auquel appartient le nouveau client CL (étape S2) et détermine les coefficients de régression a0 et al qui s'appliquent (étape S3) en utilisant les données de la table T 1 . [0148] Ces coefficients sont en particulier ceux déterminés à l'issue de l'étape E5 pré- cédemment décrite et qui correspondent au segment et aux critères d'usages du client (catégorie P011 ou P012 - chauffage au gaz ou non, chauffe-eau ou simple gazinière). [0149] Connaissant ces coefficients de régression, le serveur SF calcule ensuite une es- timation de sa consommation en énergie annuelle (étape S4) et mensuelle (étape S5) à température normale à partir des coefficients de régression. [0150] Cette estimation est stockée et/ou transmise au client CL, qui peut par exemple la consulter par le biais d'une application sur son téléphone portable. [0151] Le client dispose en outre au niveau de son habitation d'un compteur CG com- muniquant qui assure le relevé quotidien ou mensuel de sa consommation (suivi de l'index de consommation) et la transmet au serveur SF du fournisseur. [0152] Cc serveur agrège par exemple les différentes consommations des clients. La consommation globale des clients ou de groupes de clients donnés est comparée à la prévision de consommation qui avait été faite pour la même période afin de permettre au fournisseur d'ajuster ses stocks en temps réel. [0153] Le fournisseur utilise en outre l'information de prévision annuelle et la prévision mensuelle pour gérer ses stocks à l'avance. [0154] L'information de consommation réelle est en outre accessible individuellement par chacun des clients pour qu'il puisse la comparer à la consommation prévisionnelle calculée par le serveur SE [0155] Par exemple, la consommation réelle est transmise au client via l'application de son téléphone portable. L'affichage de l'application permet de mettre en évidence des dérives de consommation par rapport à un prévisionnel donné. [0156] Un message d'alerte est par exemple généré en cas de dépassement de certains seuils. [0157] Comme on l'aura compris, le procédé proposé a été décrit dans le cas d'une modé- lisation de consommation d'énergie de type gaz mais s'appliquerait de la même façon pour tout autre type d'énergie (électricité notamment). 16 [Revendication 1] [Revendication 2] [Revendication 3] [Revendication 4]