CA2888289A1 - Procede pour estimer en temps reel la consommation totale d'un fluide distribue a des usagers, et reseau de distribution mettant en oeuvre ce procede - Google Patents
Procede pour estimer en temps reel la consommation totale d'un fluide distribue a des usagers, et reseau de distribution mettant en oeuvre ce procede Download PDFInfo
- Publication number
- CA2888289A1 CA2888289A1 CA2888289A CA2888289A CA2888289A1 CA 2888289 A1 CA2888289 A1 CA 2888289A1 CA 2888289 A CA2888289 A CA 2888289A CA 2888289 A CA2888289 A CA 2888289A CA 2888289 A1 CA2888289 A1 CA 2888289A1
- Authority
- CA
- Canada
- Prior art keywords
- consumption
- users
- stratum
- remote reading
- strata
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 30
- 239000012530 fluid Substances 0.000 title claims abstract description 22
- 238000009826 distribution Methods 0.000 title claims description 25
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims abstract description 23
- 239000006185 dispersion Substances 0.000 claims description 3
- 238000013213 extrapolation Methods 0.000 claims description 2
- 239000000203 mixture Substances 0.000 claims description 2
- 230000000875 corresponding effect Effects 0.000 description 4
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 4
- 230000002596 correlated effect Effects 0.000 description 2
- 230000001186 cumulative effect Effects 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 238000005315 distribution function Methods 0.000 description 2
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 2
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 2
- 238000013517 stratification Methods 0.000 description 2
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 239000003651 drinking water Substances 0.000 description 1
- 235000020188 drinking water Nutrition 0.000 description 1
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 description 1
- 238000010200 validation analysis Methods 0.000 description 1
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01D—MEASURING NOT SPECIALLY ADAPTED FOR A SPECIFIC VARIABLE; ARRANGEMENTS FOR MEASURING TWO OR MORE VARIABLES NOT COVERED IN A SINGLE OTHER SUBCLASS; TARIFF METERING APPARATUS; MEASURING OR TESTING NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G01D4/00—Tariff metering apparatus
- G01D4/002—Remote reading of utility meters
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01F—MEASURING VOLUME, VOLUME FLOW, MASS FLOW OR LIQUID LEVEL; METERING BY VOLUME
- G01F3/00—Measuring the volume flow of fluids or fluent solid material wherein the fluid passes through the meter in successive and more or less isolated quantities, the meter being driven by the flow
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Systems or methods specially adapted for specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/06—Electricity, gas or water supply
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02B—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO BUILDINGS, e.g. HOUSING, HOUSE APPLIANCES OR RELATED END-USER APPLICATIONS
- Y02B90/00—Enabling technologies or technologies with a potential or indirect contribution to GHG emissions mitigation
- Y02B90/20—Smart grids as enabling technology in buildings sector
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y04—INFORMATION OR COMMUNICATION TECHNOLOGIES HAVING AN IMPACT ON OTHER TECHNOLOGY AREAS
- Y04S—SYSTEMS INTEGRATING TECHNOLOGIES RELATED TO POWER NETWORK OPERATION, COMMUNICATION OR INFORMATION TECHNOLOGIES FOR IMPROVING THE ELECTRICAL POWER GENERATION, TRANSMISSION, DISTRIBUTION, MANAGEMENT OR USAGE, i.e. SMART GRIDS
- Y04S20/00—Management or operation of end-user stationary applications or the last stages of power distribution; Controlling, monitoring or operating thereof
- Y04S20/30—Smart metering, e.g. specially adapted for remote reading
Abstract
Procédé pour estimer en temps réel la consommation totale d'un fluide, notamment eau ou gaz, distribué depuis une unité (A) à des usagers (b1, b2...) par un réseau de conduites (E) d'alimentation avec un branchement (d1, d2...), pour chaque usager, équipé d'un compteur (c1, c2...) du fluide consommé par l'usager, procédé selon lequel on détermine des strates d'usagers ayant un comportement homogène vis-à-vis de la consommation de fluide; on détermine, pour au moins une de ces strates, un échantillon d'usagers de la strate suffisant statistiquement pour représenter la strate; on équipe seulement les branchements des usagers de chaque échantillon avec un dispositif de télérelève (t1, t2,...) de la consommation; on équipe aussi de dispositifs de télérelève les branchements des usagers des autres strates qui n'ont pas été échantillonnées; et on traite les informations fournies par les dispositifs de télérelève pour obtenir en temps réel une valeur représentative de la consommation totale du réseau.
Description
PROCEDE POUR ESTIMER EN TEMPS REEL LA CONSOMMATION
TOTALE D'UN FLUIDE DISTRIBUE A DES USAGERS, ET RESEAU DE
DISTRIBUTION METTANT EN UVRE CE PROCEDE.
L'invention est relative à un procédé pour estimer en temps réel la consommation totale d'un fluide, notamment eau ou gaz, distribué depuis une unité à des usagers par un réseau de conduites d'alimentation avec un branchement, pour chaque usager, équipé d'un compteur du fluide consommé
par l'usager.
Par l'expression "estimer en temps réel la consommation totale", on désigne une estimation de la consommation sur un pas de temps fin, par exemple consommation sur quelques heures, ou sur un jour, ou une semaine, c'est-à-dire sur une période de temps relativement réduite par rapport à la période de facturation sur relevé qui peut s'étendre sur un trimestre ou même sur une année.
Pour l'entreprise qui assure l'approvisionnement et la distribution du fluide, il est important, pour une bonne gestion du réseau de distribution, de connaître la consommation en temps réel et sa répartition entre les divers usagers. Plus précisément, dans le cas d'une distribution d'eau, la connaissance de la consommation en temps réel permet de détecter des anomalies sur le réseau, notamment lorsqu'une différence sensible apparaît entre la quantité d'eau fournie par le distributeur, et la quantité d'eau consommée d'après les compteurs des usagers, ce qui permet notamment de déterminer des prélèvements indus ou des pertes éventuelles en ligne.
La télérelève de compteurs de fluide, notamment de compteurs d'eau, permet de connaître exactement la consommation en eau potable d'un usager à un instant donné. Cependant, une mise en oeuvre d'un tel relevé pour tous les usagers d'un réseau entraîne des coûts d'investissement trop importants.
L'invention a pour but, surtout, de permettre une estimation précise de la consommation totale d'un réseau en temps réel, sans entraîner des dépenses trop importantes en matériel et/ou en personnel pour obtenir les valeurs recherchées de consommation.
Selon l'invention, le procédé est caractérisé en ce que :
- on détermine des strates d'usagers qui contiennent un nombre d'usagers ayant un comportement homogène vis-à-vis de la consommation de fluide ;
- on détermine, pour au moins une de ces strates, un échantillon d'usagers de la strate dont le nombre est inférieur au nombre total d'usagers de la strate,
TOTALE D'UN FLUIDE DISTRIBUE A DES USAGERS, ET RESEAU DE
DISTRIBUTION METTANT EN UVRE CE PROCEDE.
L'invention est relative à un procédé pour estimer en temps réel la consommation totale d'un fluide, notamment eau ou gaz, distribué depuis une unité à des usagers par un réseau de conduites d'alimentation avec un branchement, pour chaque usager, équipé d'un compteur du fluide consommé
par l'usager.
Par l'expression "estimer en temps réel la consommation totale", on désigne une estimation de la consommation sur un pas de temps fin, par exemple consommation sur quelques heures, ou sur un jour, ou une semaine, c'est-à-dire sur une période de temps relativement réduite par rapport à la période de facturation sur relevé qui peut s'étendre sur un trimestre ou même sur une année.
Pour l'entreprise qui assure l'approvisionnement et la distribution du fluide, il est important, pour une bonne gestion du réseau de distribution, de connaître la consommation en temps réel et sa répartition entre les divers usagers. Plus précisément, dans le cas d'une distribution d'eau, la connaissance de la consommation en temps réel permet de détecter des anomalies sur le réseau, notamment lorsqu'une différence sensible apparaît entre la quantité d'eau fournie par le distributeur, et la quantité d'eau consommée d'après les compteurs des usagers, ce qui permet notamment de déterminer des prélèvements indus ou des pertes éventuelles en ligne.
La télérelève de compteurs de fluide, notamment de compteurs d'eau, permet de connaître exactement la consommation en eau potable d'un usager à un instant donné. Cependant, une mise en oeuvre d'un tel relevé pour tous les usagers d'un réseau entraîne des coûts d'investissement trop importants.
L'invention a pour but, surtout, de permettre une estimation précise de la consommation totale d'un réseau en temps réel, sans entraîner des dépenses trop importantes en matériel et/ou en personnel pour obtenir les valeurs recherchées de consommation.
Selon l'invention, le procédé est caractérisé en ce que :
- on détermine des strates d'usagers qui contiennent un nombre d'usagers ayant un comportement homogène vis-à-vis de la consommation de fluide ;
- on détermine, pour au moins une de ces strates, un échantillon d'usagers de la strate dont le nombre est inférieur au nombre total d'usagers de la strate,
2 mais suffisant statistiquement pour représenter la strate ;
- on équipe seulement les branchements des usagers de chaque échantillon avec un dispositif de télérelève de la consommation ;
- on équipe aussi de dispositifs de télérelève les branchements des usagers des autres strates qui n'ont pas été échantillonnées ;
- et on traite les informations fournies par les dispositifs de télérelève pour obtenir en temps réel une valeur représentative de la consommation totale du réseau.
De préférence, les strates d'usagers sont déterminées à partir d'une période de consommation de plusieurs mois ou annuelle, et chaque strate regroupe les usagers dont la consommation sur la période considérée est comprise entre deux limites de consommation prédéterminées.
Avantageusement, tous les branchements d'usagers de la strate supérieure, correspondant aux plus fortes consommations, sont équipés de dispositifs de télérelève, tandis que les autres strates, correspondant à des consommations supérieures à la valeur nulle, sont échantillonnées et seuls les branchements des usagers de l'échantillon de chaque strate sont équipés de dispositifs de télérelève.
Le nombre de strates et le nombre d'usagers dans un échantillon peuvent être déterminés, selon la précision souhaitée, par des règles statistiques.
Avantageusement le nombre de strates est égal à six. La strate supérieure correspond aux plus fortes consommations.
Les index de consommation fournis par les dispositifs de télérelève sont, de préférence, recalés à heure fixe par interpolation.
La composition des strates peut être redressée par une information périodiquement actualisée des consommations des usagers.
On effectue un traitement des données relevées pour éliminer les données aberrantes, reconstituer par interpolation ou extrapolation des données manquantes et déterminer la consommation globale.
En notant n' le nombre total d'usagers de toutes les strates à
échantillonner, la taille nh d'un échantillon au sein d'une strate h est avantageusement effectuée selon l'allocation de Neyman d'après laquelle la taille nh dépend de l'effectif Nh de cette strate, ainsi que de la racine carrée Sn de la dispersion au sein de cette strate :
n = ntx NhSh h L-1 L N hS h h=1
- on équipe seulement les branchements des usagers de chaque échantillon avec un dispositif de télérelève de la consommation ;
- on équipe aussi de dispositifs de télérelève les branchements des usagers des autres strates qui n'ont pas été échantillonnées ;
- et on traite les informations fournies par les dispositifs de télérelève pour obtenir en temps réel une valeur représentative de la consommation totale du réseau.
De préférence, les strates d'usagers sont déterminées à partir d'une période de consommation de plusieurs mois ou annuelle, et chaque strate regroupe les usagers dont la consommation sur la période considérée est comprise entre deux limites de consommation prédéterminées.
Avantageusement, tous les branchements d'usagers de la strate supérieure, correspondant aux plus fortes consommations, sont équipés de dispositifs de télérelève, tandis que les autres strates, correspondant à des consommations supérieures à la valeur nulle, sont échantillonnées et seuls les branchements des usagers de l'échantillon de chaque strate sont équipés de dispositifs de télérelève.
Le nombre de strates et le nombre d'usagers dans un échantillon peuvent être déterminés, selon la précision souhaitée, par des règles statistiques.
Avantageusement le nombre de strates est égal à six. La strate supérieure correspond aux plus fortes consommations.
Les index de consommation fournis par les dispositifs de télérelève sont, de préférence, recalés à heure fixe par interpolation.
La composition des strates peut être redressée par une information périodiquement actualisée des consommations des usagers.
On effectue un traitement des données relevées pour éliminer les données aberrantes, reconstituer par interpolation ou extrapolation des données manquantes et déterminer la consommation globale.
En notant n' le nombre total d'usagers de toutes les strates à
échantillonner, la taille nh d'un échantillon au sein d'une strate h est avantageusement effectuée selon l'allocation de Neyman d'après laquelle la taille nh dépend de l'effectif Nh de cette strate, ainsi que de la racine carrée Sn de la dispersion au sein de cette strate :
n = ntx NhSh h L-1 L N hS h h=1
3 avec L ¨ 1 égal au nombre de strates échantillonnées.
L'invention est également relative à un réseau de distribution de fluide, en particulier d'eau, mettant en oeuvre le procédé défini précédemment, ce réseau comportant un ensemble de conduites alimentées par une unité, et des branchements équipés de compteurs pour délivrer aux usagers le fluide à
consommer, certains de ces branchements étant équipés de dispositifs de télérelève, ce réseau étant caractérisé en ce que les dispositifs de télérelève, dont le nombre est inférieur à celui des compteurs, sont répartis en tenant compte de la consommation de chaque usager, la probabilité pour qu'un branchement soit équipé d'un dispositif de télérelève étant d'autant plus élevée que la consommation de l'usager relié à ce branchement est plus élevée.
Avantageusement, le nombre de branchements équipés de dispositifs de télérelève influe fortement sur la précision des estimateurs. A
un niveau de précision requis, notamment pour la détection de fuite, correspond un taux d'échantillonnage propre à la zone d'étude choisie.
Le nombre de branchements équipés de dispositifs de télérelève peut être inférieur ou égal à 20 %, notamment d'environ 10%, du nombre total de branchements, et la répartition des dispositifs de télérelève peut être effectuée, selon la consommation de chaque usager échantillonné, de sorte que la consommation totale estimée avec ce nombre limité de dispositifs de télérelevé soit fiable à 10 % près.
L'invention consiste, mises à part les dispositions exposées ci-dessus, en un certain nombre d'autres dispositions dont il sera plus explicitement question ci-après à propos d'exemples de réalisation décrits avec référence aux dessins annexés, mais qui ne sont nullement limitatifs. Sur ces dessins :
Fig. 1 est un schéma sommaire d'un réseau de distribution de fluide..
Fig. 2 est un graphique illustrant la précision des estimateurs (erreurs relatives) en fonction du nombre de strates et du taux de sondage exprimé en pour-cent ; la précision théorique des estimations est portée en ordonnée en pour-cent, tandis que le nombre de strates est porté en abscisse ; les différentes courbes correspondent de haut en bas à des taux de sondage de 10 %, 15 %, 20 % et 25 % des usagers.
Fig. 3 est un tableau illustrant le découpage en strates d'usagers branchés sur un réseau de distribution d'eau, selon la consommation annuelle individuelle.
Fig. 4 est un diagramme de la fonction de répartition de la consommation annuelle des usagers d'un même réseau de distribution, avec en
L'invention est également relative à un réseau de distribution de fluide, en particulier d'eau, mettant en oeuvre le procédé défini précédemment, ce réseau comportant un ensemble de conduites alimentées par une unité, et des branchements équipés de compteurs pour délivrer aux usagers le fluide à
consommer, certains de ces branchements étant équipés de dispositifs de télérelève, ce réseau étant caractérisé en ce que les dispositifs de télérelève, dont le nombre est inférieur à celui des compteurs, sont répartis en tenant compte de la consommation de chaque usager, la probabilité pour qu'un branchement soit équipé d'un dispositif de télérelève étant d'autant plus élevée que la consommation de l'usager relié à ce branchement est plus élevée.
Avantageusement, le nombre de branchements équipés de dispositifs de télérelève influe fortement sur la précision des estimateurs. A
un niveau de précision requis, notamment pour la détection de fuite, correspond un taux d'échantillonnage propre à la zone d'étude choisie.
Le nombre de branchements équipés de dispositifs de télérelève peut être inférieur ou égal à 20 %, notamment d'environ 10%, du nombre total de branchements, et la répartition des dispositifs de télérelève peut être effectuée, selon la consommation de chaque usager échantillonné, de sorte que la consommation totale estimée avec ce nombre limité de dispositifs de télérelevé soit fiable à 10 % près.
L'invention consiste, mises à part les dispositions exposées ci-dessus, en un certain nombre d'autres dispositions dont il sera plus explicitement question ci-après à propos d'exemples de réalisation décrits avec référence aux dessins annexés, mais qui ne sont nullement limitatifs. Sur ces dessins :
Fig. 1 est un schéma sommaire d'un réseau de distribution de fluide..
Fig. 2 est un graphique illustrant la précision des estimateurs (erreurs relatives) en fonction du nombre de strates et du taux de sondage exprimé en pour-cent ; la précision théorique des estimations est portée en ordonnée en pour-cent, tandis que le nombre de strates est porté en abscisse ; les différentes courbes correspondent de haut en bas à des taux de sondage de 10 %, 15 %, 20 % et 25 % des usagers.
Fig. 3 est un tableau illustrant le découpage en strates d'usagers branchés sur un réseau de distribution d'eau, selon la consommation annuelle individuelle.
Fig. 4 est un diagramme de la fonction de répartition de la consommation annuelle des usagers d'un même réseau de distribution, avec en
4 abscisse une consommation annuelle facturée, portée à une grande échelle, et en ordonnée la fréquence cumulée exprimée en pour-cent.
Fig. 5 est un graphe semblable à celui de Fig. 4 de la fonction de répartition avec une échelle plus petite en abscisse.
Fig. 6 est un graphe illustrant l'erreur d'estimation d'une consommation journalière en fonction de la taille d'un échantillon porté en abscisse (moyenne sur les 365 jours) tandis qu'en ordonnée est porté le pourcentage d'erreur sur la consommation journalière, et Fig. 7 est un graphe illustrant l'estimation par sondage stratifié de la consommation journalière totale sur une année, la consommation étant portée en ordonnée et étant représentée par une courbe en trait plein pour les valeurs mesurées, une courbe en pointillé pour les valeurs estimées, et deux courbes en tirets pour les bornes d'indice de confiance à 95% (1095%).
La description qui suit est donnée à propos d'un réseau de distribution d'eau, mais peut s'appliquer à tout réseau de distribution de fluide autre que l'eau, notamment à une distribution de gaz.
Fig. 1 représente sommairement et schématiquement un réseau de distribution d'eau depuis une unité A, de production ou de stockage, à des usagers bl , b2... par un réseau de conduites E équipées, au niveau d'un branchement di, d2 pour chaque usager, d'un compteur cl , c2... de l'eau consommée par l'usager. Au départ de l'unité A, un compteur global c0 est prévu sur la conduite principale permettant de connaître la quantité d'eau fournie au réseau.
La connaissance en temps réel de la consommation globale des différents usagers est importante pour, par exemple, déterminer une anomalie, telle qu'un prélèvement indu sur le réseau, en comparant la quantité
consommée d'après les compteurs et la quantité fournie d'après le compteur global cO.
Le nombre d'usagers branchés sur un même réseau peut dépasser plusieurs milliers. Le procédé de l'invention vise à permettre de connaître précisément la consommation en eau d'une population d'usagers, sur un pas de temps fin, en particulier sur la journée, sans pour autant nécessiter des investissements très importants qui correspondraient au déploiement d'une télérelève généralisée pour tous les usagers.
On rappelle qu'un dispositif de télérelève tl , installé sur un compteur tel que ci, permet de transmettre à distance, sous forme d'un index, la consommation d'eau relevée à un instant donné, avec indication de l'heure du relevé. Cette information, transmise notamment par radio, est recueillie par un
Fig. 5 est un graphe semblable à celui de Fig. 4 de la fonction de répartition avec une échelle plus petite en abscisse.
Fig. 6 est un graphe illustrant l'erreur d'estimation d'une consommation journalière en fonction de la taille d'un échantillon porté en abscisse (moyenne sur les 365 jours) tandis qu'en ordonnée est porté le pourcentage d'erreur sur la consommation journalière, et Fig. 7 est un graphe illustrant l'estimation par sondage stratifié de la consommation journalière totale sur une année, la consommation étant portée en ordonnée et étant représentée par une courbe en trait plein pour les valeurs mesurées, une courbe en pointillé pour les valeurs estimées, et deux courbes en tirets pour les bornes d'indice de confiance à 95% (1095%).
La description qui suit est donnée à propos d'un réseau de distribution d'eau, mais peut s'appliquer à tout réseau de distribution de fluide autre que l'eau, notamment à une distribution de gaz.
Fig. 1 représente sommairement et schématiquement un réseau de distribution d'eau depuis une unité A, de production ou de stockage, à des usagers bl , b2... par un réseau de conduites E équipées, au niveau d'un branchement di, d2 pour chaque usager, d'un compteur cl , c2... de l'eau consommée par l'usager. Au départ de l'unité A, un compteur global c0 est prévu sur la conduite principale permettant de connaître la quantité d'eau fournie au réseau.
La connaissance en temps réel de la consommation globale des différents usagers est importante pour, par exemple, déterminer une anomalie, telle qu'un prélèvement indu sur le réseau, en comparant la quantité
consommée d'après les compteurs et la quantité fournie d'après le compteur global cO.
Le nombre d'usagers branchés sur un même réseau peut dépasser plusieurs milliers. Le procédé de l'invention vise à permettre de connaître précisément la consommation en eau d'une population d'usagers, sur un pas de temps fin, en particulier sur la journée, sans pour autant nécessiter des investissements très importants qui correspondraient au déploiement d'une télérelève généralisée pour tous les usagers.
On rappelle qu'un dispositif de télérelève tl , installé sur un compteur tel que ci, permet de transmettre à distance, sous forme d'un index, la consommation d'eau relevée à un instant donné, avec indication de l'heure du relevé. Cette information, transmise notamment par radio, est recueillie par un
5 PCT/FR2012/052355 centre G comportant des moyens de calcul pour le traitement de données et des moyens de stockage.
Le procédé selon l'invention d'estimation en temps réel de la consommation notamment journalière en eau comprend, tout d'abord, une préconisation des usagers à échantillonner et à équiper d'un dispositif de télé-relevé (émetteurs de télérelève t1, t2...).
Constitution d'un échantillon d'usagers à équiper On détermine des strates d'usagers qui contiennent un nombre d'usagers ayant un comportement homogène vis-à-vis de la consommation d'eau. On découpe ainsi la population en strates de consommation, c'est-à-dire en groupes d'individus à comportement homogène pour le paramètre considéré
(consommation d'eau). Un échantillon sera ensuite extrait de chacune de ces strates.
Au vu des informations disponibles sur les bases de données d'un distributeur d'eau, l'information la plus pertinente est le volume individuel d'eau facturé sur une année, qui est une variable corrélée à la consommation journalière.
Les strates construites à partir de la consommation annuelle individuelle facturée pourront être appelées par la suite "strates de consommation".
Pour le réseau de distribution considéré, l'objectif est d'obtenir, à
partir d'un échantillon global, dont la taille est à définir, une estimation la plus précise possible de la consommation journalière de tous les usagers du réseau, avec un investissement limité, en tenant compte de la consommation annuelle connue.
Fig.2 des dessins fait apparaître que, pour un taux de sondage global P compris entre 10 et 25 %, la précision est optimale, et donc l'erreur d'estimation est minimale, pour un nombre L de strates égal à 6.
Le taux de sondage global P de la population d'usagers correspond au rapport P= n/N du nombre n d'usagers échantillonnés, c'est-à-dire équipés d'un dispositif de télérelève, au nombre total d'usagers N.
Le taux de sondage P de la population d'usagers dépend de la précision requise comme illustré par Fig. 6 qui donne en fonction de la taille de l'échantillon, exprimée en unités et portée en abscisse, la précision exprimée en pourcentage d'erreur de la consommation journalière portée en ordonnée. Pour un échantillon global de 180 unités environ, la précision sera de l'ordre de 7 %, et pour un échantillon global de 315 unités environ, la précision sera de l'ordre
Le procédé selon l'invention d'estimation en temps réel de la consommation notamment journalière en eau comprend, tout d'abord, une préconisation des usagers à échantillonner et à équiper d'un dispositif de télé-relevé (émetteurs de télérelève t1, t2...).
Constitution d'un échantillon d'usagers à équiper On détermine des strates d'usagers qui contiennent un nombre d'usagers ayant un comportement homogène vis-à-vis de la consommation d'eau. On découpe ainsi la population en strates de consommation, c'est-à-dire en groupes d'individus à comportement homogène pour le paramètre considéré
(consommation d'eau). Un échantillon sera ensuite extrait de chacune de ces strates.
Au vu des informations disponibles sur les bases de données d'un distributeur d'eau, l'information la plus pertinente est le volume individuel d'eau facturé sur une année, qui est une variable corrélée à la consommation journalière.
Les strates construites à partir de la consommation annuelle individuelle facturée pourront être appelées par la suite "strates de consommation".
Pour le réseau de distribution considéré, l'objectif est d'obtenir, à
partir d'un échantillon global, dont la taille est à définir, une estimation la plus précise possible de la consommation journalière de tous les usagers du réseau, avec un investissement limité, en tenant compte de la consommation annuelle connue.
Fig.2 des dessins fait apparaître que, pour un taux de sondage global P compris entre 10 et 25 %, la précision est optimale, et donc l'erreur d'estimation est minimale, pour un nombre L de strates égal à 6.
Le taux de sondage global P de la population d'usagers correspond au rapport P= n/N du nombre n d'usagers échantillonnés, c'est-à-dire équipés d'un dispositif de télérelève, au nombre total d'usagers N.
Le taux de sondage P de la population d'usagers dépend de la précision requise comme illustré par Fig. 6 qui donne en fonction de la taille de l'échantillon, exprimée en unités et portée en abscisse, la précision exprimée en pourcentage d'erreur de la consommation journalière portée en ordonnée. Pour un échantillon global de 180 unités environ, la précision sera de l'ordre de 7 %, et pour un échantillon global de 315 unités environ, la précision sera de l'ordre
6 de 5 %.
Parmi les strates, deux sont fixées dès le départ : la strate 0 correspondant à des consommations facturées nulles ou négatives, par exemple par suite d'une absence de consommation et/ou de régularisations comptables, et la strate supérieure (la strate 5 dans l'exemple considéré) des "gros consommateurs", dont la consommation annuelle individuelle est égale ou supérieure à une limite fixée, par exemple 1000 m3; il s'agit principalement d'entreprises industrielles, de PME, ou d'hôpitaux ou d'autres collectivités.
Compte tenu de leur forte consommation, les branchements de ces usagers seront équipés exhaustivement de dispositifs de télérelève.
Les strates restantes 1-4 sont définies selon une méthode statistique, en particulier la méthode dite de Serfling, selon laquelle le découpage des strates est effectué d'après la fonction de répartition de la variable de stratification. La fonction de répartition d'une variable aléatoire X est la fonction qui, à toute valeur x, associe la probabilité pour que la variable aléatoire X soit inférieure ou égale à x.
Dans le cas présent, la variable aléatoire est la consommation annuelle facturée d'eau pour un usager. Il apparaît d'après Fig. 4 que la probabilité, ou fréquence cumulée, pour qu'une consommation annuelle d'usager soit inférieure à 1000 m3 est d'environ 99 %. D'après Fig. 5, où les consommations annuelles portées en abscisse sont plus étalées, il apparaît que la probabilité pour que la consommation annuelle d'un usager soit inférieure à
20 m3 est voisine de 18 'Vo tandis que la probabilité pour que la consommation annuelle d'un usager soit inférieure à 80 m3 est voisine de 42 %.
La strate 1, comme cela est illustré sur Fig. 5 et indiqué dans le tableau de Fig. 3, correspond aux consommations annuelles supérieures à 0 m3 et au plus égales à 75 m3 par an. La strate 2 correspond aux consommations annuelles supérieures à 75 m3 et, au plus égales à 140 m3. La strate 3 correspond aux consommations supérieures à 140 m3 et inférieures ou égales à 235 m3. La strate 4 correspond aux consommations annuelles supérieures à
235 m3 et inférieures ou égales à 999 m3. La strate 5 correspond aux consommations annuelles supérieures à 999 m3.
Les strates ayant été définies par les bornes de consommation, il reste à déterminer le nombre d'usagers à équiper d'un dispositif de télérelève au sein d'une strate, c'est-à-dire à déterminer l'échantillon d'usagers pour chaque strate.
Le nombre d'usagers échantillonnés dans une strate est corrélé à la précision de l'estimateur obtenu. Le nombre d'usagers à échantillonner est
Parmi les strates, deux sont fixées dès le départ : la strate 0 correspondant à des consommations facturées nulles ou négatives, par exemple par suite d'une absence de consommation et/ou de régularisations comptables, et la strate supérieure (la strate 5 dans l'exemple considéré) des "gros consommateurs", dont la consommation annuelle individuelle est égale ou supérieure à une limite fixée, par exemple 1000 m3; il s'agit principalement d'entreprises industrielles, de PME, ou d'hôpitaux ou d'autres collectivités.
Compte tenu de leur forte consommation, les branchements de ces usagers seront équipés exhaustivement de dispositifs de télérelève.
Les strates restantes 1-4 sont définies selon une méthode statistique, en particulier la méthode dite de Serfling, selon laquelle le découpage des strates est effectué d'après la fonction de répartition de la variable de stratification. La fonction de répartition d'une variable aléatoire X est la fonction qui, à toute valeur x, associe la probabilité pour que la variable aléatoire X soit inférieure ou égale à x.
Dans le cas présent, la variable aléatoire est la consommation annuelle facturée d'eau pour un usager. Il apparaît d'après Fig. 4 que la probabilité, ou fréquence cumulée, pour qu'une consommation annuelle d'usager soit inférieure à 1000 m3 est d'environ 99 %. D'après Fig. 5, où les consommations annuelles portées en abscisse sont plus étalées, il apparaît que la probabilité pour que la consommation annuelle d'un usager soit inférieure à
20 m3 est voisine de 18 'Vo tandis que la probabilité pour que la consommation annuelle d'un usager soit inférieure à 80 m3 est voisine de 42 %.
La strate 1, comme cela est illustré sur Fig. 5 et indiqué dans le tableau de Fig. 3, correspond aux consommations annuelles supérieures à 0 m3 et au plus égales à 75 m3 par an. La strate 2 correspond aux consommations annuelles supérieures à 75 m3 et, au plus égales à 140 m3. La strate 3 correspond aux consommations supérieures à 140 m3 et inférieures ou égales à 235 m3. La strate 4 correspond aux consommations annuelles supérieures à
235 m3 et inférieures ou égales à 999 m3. La strate 5 correspond aux consommations annuelles supérieures à 999 m3.
Les strates ayant été définies par les bornes de consommation, il reste à déterminer le nombre d'usagers à équiper d'un dispositif de télérelève au sein d'une strate, c'est-à-dire à déterminer l'échantillon d'usagers pour chaque strate.
Le nombre d'usagers échantillonnés dans une strate est corrélé à la précision de l'estimateur obtenu. Le nombre d'usagers à échantillonner est
7 n = P x N, P étant le taux de sondage de la population d'usagers, qui dépend de la précision requise (Fig. 3).
Le nombre d'usagers pour constituer un échantillon dans chaque strate répond à certains critères, tandis que le choix des usagers dans la strate qui seront équipés d'un dispositif de télérelève est aléatoire jusqu'à obtenir le nombre d'usagers de l'échantillon.
Pour la strate 5, correspondant aux "gros consommateurs", qui ont par exemple une consommation annuelle égale ou supérieure à 1000 m3, tous les usagers de cette strate 5 seront sondés exhaustivement, c'est-à-dire seront tous équipés d'un dispositif de télérelève. En effet, en raison de leur consommation importante et de leur faible effectif égal à 15, inférieur à 1 %
de la population des usagers dans l'exemple considéré, il est peu coûteux de tous les équiper d'un dispositif de télérelève, plutôt que de risquer une erreur d'estimation qui pourrait être importante.
En notant NG le nombre d'usagers appartenant à la strate 5, il reste alors n' = n ¨ NG usagers à échantillonner.
La répartition des usagers est avantageusement effectuée selon l'allocation de Neyman d'après laquelle la taille nh d'un échantillon au sein d'une strate h dépend de l'effectif Nh de cette strate, ainsi que de la racine carrée Sh de la dispersion au sein de cette strate :
N S
n = ntx h h h L-1 L NhSh h=1 Dans cette formule, L est égal au nombre de strates, et L-1 au nombre de strates échantillonnées.
Sur les Fig. 4 et 5, les strates ont été délimitées par des lignes verticales en pointillés dont les abscisses correspondent aux valeurs numériques des bornes données pour les strates dans le tableau de Fig. 3.
Après que les échantillons dans les différentes strates ont été
sélectionnés, les branchements des usagers de chaque échantillon sont équipés en dispositifs de télérelève qui permettent d'acquérir des données de consommation réelle sur un pas de temps At déterminé, notamment un pas de temps de 6 h, auquel cas quatre index de consommation par jour sont acquis pour chaque usager équipé d'un dispositif de télérelève.
Les données acquises comprennent au moins l'index de
Le nombre d'usagers pour constituer un échantillon dans chaque strate répond à certains critères, tandis que le choix des usagers dans la strate qui seront équipés d'un dispositif de télérelève est aléatoire jusqu'à obtenir le nombre d'usagers de l'échantillon.
Pour la strate 5, correspondant aux "gros consommateurs", qui ont par exemple une consommation annuelle égale ou supérieure à 1000 m3, tous les usagers de cette strate 5 seront sondés exhaustivement, c'est-à-dire seront tous équipés d'un dispositif de télérelève. En effet, en raison de leur consommation importante et de leur faible effectif égal à 15, inférieur à 1 %
de la population des usagers dans l'exemple considéré, il est peu coûteux de tous les équiper d'un dispositif de télérelève, plutôt que de risquer une erreur d'estimation qui pourrait être importante.
En notant NG le nombre d'usagers appartenant à la strate 5, il reste alors n' = n ¨ NG usagers à échantillonner.
La répartition des usagers est avantageusement effectuée selon l'allocation de Neyman d'après laquelle la taille nh d'un échantillon au sein d'une strate h dépend de l'effectif Nh de cette strate, ainsi que de la racine carrée Sh de la dispersion au sein de cette strate :
N S
n = ntx h h h L-1 L NhSh h=1 Dans cette formule, L est égal au nombre de strates, et L-1 au nombre de strates échantillonnées.
Sur les Fig. 4 et 5, les strates ont été délimitées par des lignes verticales en pointillés dont les abscisses correspondent aux valeurs numériques des bornes données pour les strates dans le tableau de Fig. 3.
Après que les échantillons dans les différentes strates ont été
sélectionnés, les branchements des usagers de chaque échantillon sont équipés en dispositifs de télérelève qui permettent d'acquérir des données de consommation réelle sur un pas de temps At déterminé, notamment un pas de temps de 6 h, auquel cas quatre index de consommation par jour sont acquis pour chaque usager équipé d'un dispositif de télérelève.
Les données acquises comprennent au moins l'index de
8 consommation et l'heure à laquelle cet index a été relevé. Les données acquises sont brutes et un traitement de ces données est nécessaire selon le processus suivant, assuré par un logiciel installé dans les moyens de traitement du centre G :
a ¨ validation/invalidation des données d'index Une première phase de prétraitement consiste à filtrer les données acquises pour écarter les données manifestement erronées, et donc invalides.
De telles données peuvent être dues à des erreurs d'émission/réception des données d'index.
b ¨ reconstitution des données d'index à heures fixes Les index restants peuvent avoir été obtenus à des instants différents, par exemple à 6 h 10 alors qu'il est souhaité obtenir l'index de consommation à une heure fixe, par exemple 6 h. Les index de consommation à heures fixes, notamment 00 h, 06 h, 12 h, 18 h sont déterminés, à partir des données acquises, par une méthode d'interpolation, qui peut être linéaire et/ou en fonction du débit entrant. Pour une telle interpolation, on considère qu'entre deux index consécutifs valides, la consommation est soit linéaire (interpolation linéaire), soit proportionnelle au débit entrant (interpolation en fonction du débit entrant).
Estimation de la consommation totale Après traitement, les données fournies par les dispositifs de télérelève sont prêtes à être utilisées pour l'estimation de la consommation.
Les échantillons ayant été construits à partir d'une population d'usagers découpée en strates, le procédé consiste à calculer un estimateur issu de cette stratification. L'estimateur obtenu est dit sans biais , c'est-à-dire que la différence en moyenne avec la valeur réelle est quasi nulle. Cependant en fonction de la taille d'échantillon choisie, la précision diffère.
Pour chaque échantillon de chaque strate, on calcule la moyenne des consommations journalières yn que l'on pondère par le poids de la strate, c'est-à-dire par l'effectif Nh de la strate. Pour une strate, le volume journalier estimé est donc égal à Nh¨yh. Le volume journalier total estimé, pour la consommation, est égal :
Vjournalier = ENhyh h=1
a ¨ validation/invalidation des données d'index Une première phase de prétraitement consiste à filtrer les données acquises pour écarter les données manifestement erronées, et donc invalides.
De telles données peuvent être dues à des erreurs d'émission/réception des données d'index.
b ¨ reconstitution des données d'index à heures fixes Les index restants peuvent avoir été obtenus à des instants différents, par exemple à 6 h 10 alors qu'il est souhaité obtenir l'index de consommation à une heure fixe, par exemple 6 h. Les index de consommation à heures fixes, notamment 00 h, 06 h, 12 h, 18 h sont déterminés, à partir des données acquises, par une méthode d'interpolation, qui peut être linéaire et/ou en fonction du débit entrant. Pour une telle interpolation, on considère qu'entre deux index consécutifs valides, la consommation est soit linéaire (interpolation linéaire), soit proportionnelle au débit entrant (interpolation en fonction du débit entrant).
Estimation de la consommation totale Après traitement, les données fournies par les dispositifs de télérelève sont prêtes à être utilisées pour l'estimation de la consommation.
Les échantillons ayant été construits à partir d'une population d'usagers découpée en strates, le procédé consiste à calculer un estimateur issu de cette stratification. L'estimateur obtenu est dit sans biais , c'est-à-dire que la différence en moyenne avec la valeur réelle est quasi nulle. Cependant en fonction de la taille d'échantillon choisie, la précision diffère.
Pour chaque échantillon de chaque strate, on calcule la moyenne des consommations journalières yn que l'on pondère par le poids de la strate, c'est-à-dire par l'effectif Nh de la strate. Pour une strate, le volume journalier estimé est donc égal à Nh¨yh. Le volume journalier total estimé, pour la consommation, est égal :
Vjournalier = ENhyh h=1
9 Vérification du procédé
Pour vérifier les résultats fournis par le procédé, une simulation a été
effectuée sur un réseau de distribution existant comportant 1822 usagers qui tous étaient équipés d'un dispositif de télérelève.
Le procédé de l'invention a été appliqué à cette population d'usagers, et les consommations journalières ont été estimées à l'aide de strates et d'échantillons de la population globale. Les consommations journalières ainsi estimées ont été comparées à la consommation réelle qui était connue puisque tous les usagers étaient équipés de dispositifs de télérelève. Le tableau de Fig. 3 résume les conditions dans lesquelles les strates et les échantillons ont été établis. Les bornes des strates ont déjà été commentées.
La colonne Consommation de la strate exprimée en m3 et en %
de la consommation totale, sur une année, est composée des nombres suivants :
Strate 0 : - 224 m3; cette valeur négative peut correspondre à des rectifications de consommation pour 4 usagers dans cette strate.
Strate 1 : la consommation totale annuelle est de 22 518 m3, ce qui représente 9,72 % de la consommation totale sur le réseau pour un nombre de 717 usagers dans cette strate (soit 39,35% du nombre total d'usagers) ;
l'échantillon d'usagers pour cette strate est composé de 134 usagers (18,89%
du nombre total d'usagers de la strate).
Les données concernant les strates 2, 3 et 4 peuvent se lire de la même manière que pour la strate 1.
Concernant la strate 5 des "gros consommateurs", le nombre d'usagers est égal à 15, et comme déjà indiqué, tous les usagers de cette strate sont pris en compte, ce qui correspond à un taux de sondage pour la strate de 100 %.
En additionnant le nombre d'usagers Nh de chaque strate, on obtient 1822 usagers sur le réseau de distribution considéré.
En additionnant les nombres nh des échantillons d'usagers équipés de dispositifs de télérelève, on obtient 364, ce qui correspond à un taux de sondage global pour la totalité des usagers de 20 %.
Les résultats de la simulation sont présentés sur Fig. 7. Le temps est porté en abscisse et indiqué sous forme de dates et s'étend sur une année. En ordonnée est portée la consommation journalière exprimée en m3.
La courbe K1 en trait plein correspond à la consommation mesurée à
l'aide de toutes les valeurs fournies par les dispositifs de télérelève de tous les usagers. La courbe K2 en pointillés correspond aux valeurs estimées de la consommation journalière à l'aide des échantillons déterminés selon le procédé
de l'invention, avec un nombre réduit de dispositifs de télérelève pris en considération (20 % dans l'exemple considéré).
5 Il apparaît que la courbe K2 est très proche de la courbe K1, et que la valeur estimée est proche de la valeur réelle.
Les courbes K3 et K4 correspondent aux bornes de l'intervalle de confiance à 95 % de l'estimation.
L'invention permet d'estimer en temps réel, avec une bonne
Pour vérifier les résultats fournis par le procédé, une simulation a été
effectuée sur un réseau de distribution existant comportant 1822 usagers qui tous étaient équipés d'un dispositif de télérelève.
Le procédé de l'invention a été appliqué à cette population d'usagers, et les consommations journalières ont été estimées à l'aide de strates et d'échantillons de la population globale. Les consommations journalières ainsi estimées ont été comparées à la consommation réelle qui était connue puisque tous les usagers étaient équipés de dispositifs de télérelève. Le tableau de Fig. 3 résume les conditions dans lesquelles les strates et les échantillons ont été établis. Les bornes des strates ont déjà été commentées.
La colonne Consommation de la strate exprimée en m3 et en %
de la consommation totale, sur une année, est composée des nombres suivants :
Strate 0 : - 224 m3; cette valeur négative peut correspondre à des rectifications de consommation pour 4 usagers dans cette strate.
Strate 1 : la consommation totale annuelle est de 22 518 m3, ce qui représente 9,72 % de la consommation totale sur le réseau pour un nombre de 717 usagers dans cette strate (soit 39,35% du nombre total d'usagers) ;
l'échantillon d'usagers pour cette strate est composé de 134 usagers (18,89%
du nombre total d'usagers de la strate).
Les données concernant les strates 2, 3 et 4 peuvent se lire de la même manière que pour la strate 1.
Concernant la strate 5 des "gros consommateurs", le nombre d'usagers est égal à 15, et comme déjà indiqué, tous les usagers de cette strate sont pris en compte, ce qui correspond à un taux de sondage pour la strate de 100 %.
En additionnant le nombre d'usagers Nh de chaque strate, on obtient 1822 usagers sur le réseau de distribution considéré.
En additionnant les nombres nh des échantillons d'usagers équipés de dispositifs de télérelève, on obtient 364, ce qui correspond à un taux de sondage global pour la totalité des usagers de 20 %.
Les résultats de la simulation sont présentés sur Fig. 7. Le temps est porté en abscisse et indiqué sous forme de dates et s'étend sur une année. En ordonnée est portée la consommation journalière exprimée en m3.
La courbe K1 en trait plein correspond à la consommation mesurée à
l'aide de toutes les valeurs fournies par les dispositifs de télérelève de tous les usagers. La courbe K2 en pointillés correspond aux valeurs estimées de la consommation journalière à l'aide des échantillons déterminés selon le procédé
de l'invention, avec un nombre réduit de dispositifs de télérelève pris en considération (20 % dans l'exemple considéré).
5 Il apparaît que la courbe K2 est très proche de la courbe K1, et que la valeur estimée est proche de la valeur réelle.
Les courbes K3 et K4 correspondent aux bornes de l'intervalle de confiance à 95 % de l'estimation.
L'invention permet d'estimer en temps réel, avec une bonne
10 précision, la consommation de fluide d'un réseau sur un pas de temps fin, notamment sur une journée, avec un investissement limité en dispositifs de télérelève.
Le pas de temps de l'estimation de la consommation totale peut être différent de la journée, et pourrait être diminué si nécessaire à 6 h ou même à
1h.
Un réseau de distribution de fluide, selon l'invention, est équipé d'un nombre réduit de dispositifs de télérelève répartis sur les branchements d'usagers déterminés par les échantillons.
Seuls les branchements d'un nombre limité d'usagers sont équipés de dispositifs de télérelève et la répartition des dispositifs de télérelève est effectuée en tenant compte de la consommation de chaque usager sur une période de plusieurs mois, la probabilité pour qu'un branchement soit équipé
étant d'autant plus élevée que la consommation de l'usager relié à ce branchement est plus élevée.
Le nombre de branchements équipés de dispositifs de télérelève influe sur la précision de l'estimateur obtenu. Dans notre cas d'étude, avec un taux d'équipement minimal de 10%, l'erreur d'estimation ne dépasse pas 10%
du volume réel.
Le pas de temps de l'estimation de la consommation totale peut être différent de la journée, et pourrait être diminué si nécessaire à 6 h ou même à
1h.
Un réseau de distribution de fluide, selon l'invention, est équipé d'un nombre réduit de dispositifs de télérelève répartis sur les branchements d'usagers déterminés par les échantillons.
Seuls les branchements d'un nombre limité d'usagers sont équipés de dispositifs de télérelève et la répartition des dispositifs de télérelève est effectuée en tenant compte de la consommation de chaque usager sur une période de plusieurs mois, la probabilité pour qu'un branchement soit équipé
étant d'autant plus élevée que la consommation de l'usager relié à ce branchement est plus élevée.
Le nombre de branchements équipés de dispositifs de télérelève influe sur la précision de l'estimateur obtenu. Dans notre cas d'étude, avec un taux d'équipement minimal de 10%, l'erreur d'estimation ne dépasse pas 10%
du volume réel.
Claims (11)
1. Procédé pour estimer en temps réel la consommation totale d'un fluide, notamment eau ou gaz, distribué depuis une unité (A) à des usagers (b1 , b2...) par un réseau de conduites (E) d'alimentation avec un branchement (d1 , d2...), pour chaque usager, équipé d'un compteur (c1 , c2...) du fluide consommé par l'usager, caractérisé en ce que :
- on détermine des strates d'usagers qui contiennent un nombre d'usagers ayant un comportement homogène vis-à-vis de la consommation de fluide, - on détermine, pour au moins une de ces strates, un échantillon d'usagers de la strate dont le nombre est inférieur au nombre total d'usagers de la strate, mais suffisant statistiquement pour représenter la strate, - on équipe seulement les branchements des usagers de chaque échantillon avec un dispositif de télérelève (t1, t2,...) de la consommation, - on équipe aussi de dispositifs de télérelève les branchements des usagers des autres strates qui n'ont pas été échantillonnées, - et on traite les informations fournies par les dispositifs de télérelève pour obtenir en temps réel une valeur représentative de la consommation totale du réseau.
- on détermine des strates d'usagers qui contiennent un nombre d'usagers ayant un comportement homogène vis-à-vis de la consommation de fluide, - on détermine, pour au moins une de ces strates, un échantillon d'usagers de la strate dont le nombre est inférieur au nombre total d'usagers de la strate, mais suffisant statistiquement pour représenter la strate, - on équipe seulement les branchements des usagers de chaque échantillon avec un dispositif de télérelève (t1, t2,...) de la consommation, - on équipe aussi de dispositifs de télérelève les branchements des usagers des autres strates qui n'ont pas été échantillonnées, - et on traite les informations fournies par les dispositifs de télérelève pour obtenir en temps réel une valeur représentative de la consommation totale du réseau.
2. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que les strates d'usagers sont déterminées à partir d'une période de consommation de plusieurs mois ou annuelle, et que chaque strate regroupe les usagers dont la consommation sur la période considérée est comprise entre deux limites de consommation prédéterminées.
3. Procédé selon la revendication 1 ou 2, caractérisé en ce que tous les branchements d'usagers de la strate supérieure, correspondant aux plus fortes consommations, sont équipés de dispositifs de télérelève, tandis que les autres strates, correspondant à des consommations supérieures à la valeur nulle, sont échantillonnées et seuls les branchements des usagers de l'échantillon de chaque strate sont équipés de dispositifs de télérelève.
4. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé
en ce que le nombre de strates et le nombre d'usagers dans un échantillon sont déterminés, selon la précision souhaitée, par des règles statistiques.
en ce que le nombre de strates et le nombre d'usagers dans un échantillon sont déterminés, selon la précision souhaitée, par des règles statistiques.
5. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé
en ce que le nombre de strates est égal à six, avec une strate de consommation nulle.
en ce que le nombre de strates est égal à six, avec une strate de consommation nulle.
6. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé
en ce que les index de consommation fournis par les dispositifs de télérelève sont recalés à heure fixe par interpolation.
en ce que les index de consommation fournis par les dispositifs de télérelève sont recalés à heure fixe par interpolation.
7. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé
en ce que la composition des strates est redressée par une information périodiquement actualisée des consommations des usagers.
en ce que la composition des strates est redressée par une information périodiquement actualisée des consommations des usagers.
8. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé
en ce que l'on effectue un traitement des données relevées pour éliminer les données aberrantes, reconstituer par interpolation ou extrapolation des données manquantes et déterminer la consommation globale.
en ce que l'on effectue un traitement des données relevées pour éliminer les données aberrantes, reconstituer par interpolation ou extrapolation des données manquantes et déterminer la consommation globale.
9. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé
en ce que, en notant n' le nombre total d'usagers de toutes les strates à
échantillonner, la taille n h d'un échantillon au sein d'une strate h est effectuée selon l'allocation de Neyman d'après laquelle la taille n h dépend de l'effectif N h de cette strate, ainsi que de la racine carrée S h de la dispersion au sein de cette strate :
avec L ¨ 1 égal au nombre de strates échantillonnées.
en ce que, en notant n' le nombre total d'usagers de toutes les strates à
échantillonner, la taille n h d'un échantillon au sein d'une strate h est effectuée selon l'allocation de Neyman d'après laquelle la taille n h dépend de l'effectif N h de cette strate, ainsi que de la racine carrée S h de la dispersion au sein de cette strate :
avec L ¨ 1 égal au nombre de strates échantillonnées.
10. Réseau de distribution de fluide, en particulier d'eau, mettant en uvre un procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, ce réseau comportant un ensemble de conduites (E) alimentées par une unité (A), et des branchements (d1 , d2..) équipés de compteurs (c1 , c2...) pour délivrer aux usagers le fluide à consommer, certains de ces branchements étant équipés de dispositifs de télérelève, caractérisé en ce que les dispositifs de télérelève, dont le nombre est inférieur à celui des compteurs, sont répartis en tenant compte de la consommation de chaque usager, la probabilité pour qu'un branchement soit équipé d'un dispositif de télérelève étant d'autant plus élevée que la consommation de l'usager relié à ce branchement est plus élevée.
11. Réseau de distribution de fluide selon la revendication 10, caractérisé en ce que le nombre de branchements (d1 , d2...) équipés de dispositifs de télérelève est inférieur ou égal à 20 %, notamment d'environ 10%, du nombre total de branchements, et la répartition des dispositifs de télérelève est effectuée, selon la consommation de chaque usager échantillonné, de sorte que la consommation totale estimée avec ce nombre limité de dispositifs de télérelève soit fiable à ~ 10 % près.
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
PCT/FR2012/052355 WO2014060655A1 (fr) | 2012-10-16 | 2012-10-16 | Procede pour estimer en temps reel la consommation totale d'un fluide distribue a des usagers, et reseau de distribution mettant en oeuvre ce procede. |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CA2888289A1 true CA2888289A1 (fr) | 2014-04-24 |
CA2888289C CA2888289C (fr) | 2021-01-05 |
Family
ID=47258023
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CA2888289A Expired - Fee Related CA2888289C (fr) | 2012-10-16 | 2012-10-16 | Procede pour estimer en temps reel la consommation totale d'un fluide distribue a des usagers, et reseau de distribution mettant en oeuvre ce procede |
Country Status (6)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US9952060B2 (fr) |
EP (1) | EP2909794A1 (fr) |
CN (1) | CN104885102A (fr) |
AU (1) | AU2012392764A1 (fr) |
CA (1) | CA2888289C (fr) |
WO (1) | WO2014060655A1 (fr) |
Families Citing this family (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
FR3045867B1 (fr) * | 2015-12-17 | 2024-03-22 | Suez Environnement | Traitement des donnees de telerelevee pour l'analyse des modes de consommation |
EP3671201B1 (fr) | 2018-12-20 | 2022-12-14 | Suez International | Procédé amélioré pour l'évaluation de l'état d'une canalisation |
CN113544430A (zh) * | 2019-03-13 | 2021-10-22 | 三菱电机株式会社 | 流体供给系统、路径决定装置、路径决定程序及路径决定方法 |
Family Cites Families (41)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US4106095A (en) * | 1977-05-31 | 1978-08-08 | Electronic Data Systems, Inc. | Electrical usage display system |
JPS58144918A (ja) * | 1982-02-24 | 1983-08-29 | Hitachi Ltd | 配水管網の圧力・流量制御方式 |
US6598029B1 (en) * | 1997-02-24 | 2003-07-22 | Geophonic Networks, Inc. | Bidding for energy supply with request for service |
US6038594A (en) * | 1998-02-02 | 2000-03-14 | Loral Cyberstar, Inc. | Internet communication system and method with asymmetric terrestrial and satellite links |
US6330516B1 (en) * | 2000-03-27 | 2001-12-11 | Power Distribution, Inc. | Branch circuit monitor |
AU2001294857A1 (en) * | 2000-09-28 | 2002-04-08 | Power Domain, Inc. | Energy descriptors using artificial intelligence to maximize learning from data patterns |
GB2382439B (en) * | 2001-10-26 | 2004-11-03 | Qonnectis Group Ltd | Internet based data communication system |
US7213234B1 (en) * | 2003-04-08 | 2007-05-01 | Electronic Data Systems Corporation | System and method for function point sampling for software size estimates |
JP2007018022A (ja) * | 2003-10-27 | 2007-01-25 | Aisin Seiki Co Ltd | コージェネレーション導入シミュレーション方法及びシステム、並びにコージェネレーション機器販売促進方法及びシステム |
US20050288918A1 (en) * | 2004-06-24 | 2005-12-29 | Chen Thomas W | System and method to facilitate simulation |
US7379791B2 (en) * | 2004-08-03 | 2008-05-27 | Uscl Corporation | Integrated metrology systems and information and control apparatus for interaction with integrated metrology systems |
EP2360279A1 (fr) * | 2005-04-14 | 2011-08-24 | Trustees Of Boston University | Diagnostic des troubles pulmonaires à l'aide d'une prédiction de classe |
US20070083479A1 (en) * | 2005-09-14 | 2007-04-12 | Swartz Stephen B | Method, apparatus and program storage device for providing a prepaid metering system |
JP4799168B2 (ja) * | 2005-12-21 | 2011-10-26 | 株式会社東芝 | 配水及び管路情報解析システム |
US7805443B2 (en) * | 2006-01-20 | 2010-09-28 | Microsoft Corporation | Database configuration analysis |
MX2007006939A (es) * | 2007-05-01 | 2008-12-12 | Itron Inc | Sistema movil de recoleccion de datos de compañias de servicio publico. |
FR2915755B1 (fr) * | 2007-05-04 | 2011-04-29 | Suez Environnement | Procede et installation de controle en temps reel de la qualite de l'eau d'un reseau de distribution. |
WO2008150458A1 (fr) * | 2007-06-01 | 2008-12-11 | Wagner Charles G | Procédé et appareil pour surveiller la consommation de puissance |
US20090156955A1 (en) * | 2007-12-13 | 2009-06-18 | Searete Llc, A Limited Liability Corporation Of The State Of Delaware | Methods and systems for comparing media content |
US8150796B2 (en) * | 2007-12-20 | 2012-04-03 | The Invention Science Fund I | Methods and systems for inducing behavior in a population cohort |
US8412643B2 (en) * | 2008-03-07 | 2013-04-02 | Eqs, Inc. | Apparatus, system, and method for quantifying, bundling, and applying credits and incentives to financial transactions |
US20100217549A1 (en) * | 2009-02-26 | 2010-08-26 | Galvin Brian R | System and method for fractional smart metering |
US20100218108A1 (en) * | 2009-02-26 | 2010-08-26 | Jason Crabtree | System and method for trading complex energy securities |
US20100305889A1 (en) * | 2009-05-27 | 2010-12-02 | General Electric Company | Non-intrusive appliance load identification using cascaded cognitive learning |
US8299939B2 (en) * | 2009-10-23 | 2012-10-30 | Verizon Patent And Licensing Inc. | Method and apparatus for utility usage monitoring |
US20130103656A1 (en) * | 2009-11-12 | 2013-04-25 | Onzo Limited | Event identification |
EP2536063B1 (fr) * | 2010-02-11 | 2018-06-20 | LG Electronics Inc. | Système de réseau de gestion d'énergie |
WO2011150472A1 (fr) * | 2010-06-04 | 2011-12-08 | The University Of Sydney | Procédé de quantification de carbone dans le sol |
US8799205B2 (en) * | 2010-06-08 | 2014-08-05 | Honeywell International Inc. | Systems and methods for virtual sub-metering |
US9217654B2 (en) * | 2010-09-15 | 2015-12-22 | General Electric Company | Submetering hydrocarbon fueled water heaters with energy manager systems |
CN102486261B (zh) * | 2010-12-03 | 2013-11-06 | 中国石油天然气股份有限公司 | 输气管道调度方案综合评价方法 |
US20130268126A1 (en) * | 2010-12-28 | 2013-10-10 | Omron Corporation | Air conditioning information estimation device, control method of air conditioning information estimation device, and control program |
FR2976360B1 (fr) * | 2011-06-08 | 2014-01-03 | Smart Impulse | Procede d'analyse de la consommation d'electricite d'un site equipe d'une pluralite d'equipements electriques |
US9256908B2 (en) * | 2011-08-19 | 2016-02-09 | International Business Machines Corporation | Utility consumption disaggregation using low sample rate smart meters |
GB2493985A (en) * | 2011-08-26 | 2013-02-27 | Intelligent Sustainable Energy Ltd | Utility consumption identification |
US20130069951A1 (en) * | 2011-09-15 | 2013-03-21 | Zerofootprint Software Inc. | System and method for generating, processing and displaying data relating to consumption data with an application |
US8949050B2 (en) * | 2011-12-16 | 2015-02-03 | Basen Corporation | Smartgrid energy-usage-data storage and presentation systems, devices, protocol, and processes including a visualization, and load fingerprinting process |
WO2014021880A1 (fr) * | 2012-07-31 | 2014-02-06 | Hewlett-Packard Development Company, L.P. | Détermination d'emplacements d'installation pour des compteurs |
US20140180761A1 (en) * | 2012-10-26 | 2014-06-26 | Peter Lawrence Yolles | System and method for a customer engagement platform to increase residential water use efficiency |
US9152610B2 (en) * | 2012-11-16 | 2015-10-06 | Johnson Controls Technology Company | Systems and methods for generating an energy use model for a building |
US20150019310A1 (en) * | 2013-07-15 | 2015-01-15 | Jeffrey Young | Electronic system and method for group purchasing promotions |
-
2012
- 2012-10-16 WO PCT/FR2012/052355 patent/WO2014060655A1/fr active Application Filing
- 2012-10-16 EP EP12791823.3A patent/EP2909794A1/fr not_active Withdrawn
- 2012-10-16 US US14/434,887 patent/US9952060B2/en not_active Expired - Fee Related
- 2012-10-16 CA CA2888289A patent/CA2888289C/fr not_active Expired - Fee Related
- 2012-10-16 AU AU2012392764A patent/AU2012392764A1/en not_active Abandoned
- 2012-10-16 CN CN201280076434.9A patent/CN104885102A/zh active Pending
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
AU2012392764A1 (en) | 2015-04-30 |
EP2909794A1 (fr) | 2015-08-26 |
US20150268061A1 (en) | 2015-09-24 |
US9952060B2 (en) | 2018-04-24 |
CA2888289C (fr) | 2021-01-05 |
WO2014060655A1 (fr) | 2014-04-24 |
CN104885102A (zh) | 2015-09-02 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Zema et al. | Performance assessment of collective irrigation in water users’ Associations of Calabria (Southern Italy) | |
WO2018020180A1 (fr) | Outil de gestion de multiples ressources en eau | |
Tote et al. | Effect of ENSO events on sediment production in a large coastal basin in northern Peru | |
Bigelow et al. | Supplemental irrigation water rights and climate change adaptation | |
Porto et al. | Validating the use of 137 Cs measurements to derive the slope component of the sediment budget of a small rangeland catchment in southern Italy | |
CA2888289C (fr) | Procede pour estimer en temps reel la consommation totale d'un fluide distribue a des usagers, et reseau de distribution mettant en oeuvre ce procede | |
Gomo et al. | Assessing the performance of smallholder irrigation and deriving best management practices in South Africa | |
Kulimushi et al. | Evaluation of soil erosion and sediment yield spatio-temporal pattern during 1990–2019 | |
Stackpoole et al. | Long‐term Mississippi River trends expose shifts in the river load response to watershed nutrient balances between 1975 and 2017 | |
WO2019110793A1 (fr) | Procede d'evaluation de l'etat d'un systeme de distribution d'eau | |
Gui et al. | Simulation-based inexact fuzzy semi-infinite programming method for agricultural cultivated area planning in the Shiyang River Basin | |
Oñate-Valdivieso et al. | Semidistributed hydrological model with scarce information: Application to a large South American binational basin | |
CA2992088A1 (fr) | Procede et systeme servant a estimer la production d'un produit energetique par un producteur selectionne | |
Apoorva et al. | Do household surveys estimate tap water use accurately? Evidence from pressure-sensor based estimates in Coimbatore, India | |
Ghavidelfar et al. | Estimation of the effects of price on apartment water demand using cointegration and error correction techniques | |
CN106780433A (zh) | 基于多源遥感数据的积雪物候信息融合方法和系统 | |
US20160180357A1 (en) | Method for estimating crude oil production | |
Leonard et al. | Effect of rainwater harvesting on residential water use: Empirical case study | |
FR3103604A1 (fr) | Procédé de prédiction de consommations d’une ressource distribuée dans un réseau de distribution | |
Dinar et al. | The Evolving Nature of California’s Water Economy | |
Wheeler et al. | Water pricing, costs and markets | |
Sears | Valuing Recycled Water for Irrigation: Direct and Indirect Benefits to Coastal Agriculture | |
Ullman et al. | Storm-Water and Base-Flow Sampling and Analysis In the Delaware Inland Bays Preliminary Report of Findings 1998-2000 | |
Marquez | Water Mass Balance for the Ukiah Valley Groundwater Basin | |
Senior et al. | Improving the understanding of water availability and use by vegetation of the Lower-Balonne Floodplain. Final research report for the project ‘Watering requirements of floodplain vegetation asset species of the Northern Murray-Darling Basin’. |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
MKLA | Lapsed |
Effective date: 20211018 |