CA2913250A1 - Estimation d'une consommation de fluide effacee - Google Patents
Estimation d'une consommation de fluide effacee Download PDFInfo
- Publication number
- CA2913250A1 CA2913250A1 CA2913250A CA2913250A CA2913250A1 CA 2913250 A1 CA2913250 A1 CA 2913250A1 CA 2913250 A CA2913250 A CA 2913250A CA 2913250 A CA2913250 A CA 2913250A CA 2913250 A1 CA2913250 A1 CA 2913250A1
- Authority
- CA
- Canada
- Prior art keywords
- fluid
- consumption
- group
- during
- erasure
- 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.)
- Abandoned
Links
- 239000012530 fluid Substances 0.000 title claims abstract description 171
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims abstract description 21
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 36
- 238000012417 linear regression Methods 0.000 claims description 18
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 14
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 7
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 4
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 32
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 8
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 5
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 5
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 4
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 4
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 3
- 230000005611 electricity Effects 0.000 description 3
- 230000002747 voluntary effect Effects 0.000 description 3
- 238000002790 cross-validation Methods 0.000 description 2
- 238000012217 deletion Methods 0.000 description 2
- 230000037430 deletion Effects 0.000 description 2
- 238000010438 heat treatment Methods 0.000 description 2
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 230000001427 coherent effect Effects 0.000 description 1
- 238000002485 combustion reaction Methods 0.000 description 1
- 230000001276 controlling effect Effects 0.000 description 1
- 230000002596 correlated effect Effects 0.000 description 1
- 238000013480 data collection Methods 0.000 description 1
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 1
- 230000000994 depressogenic effect Effects 0.000 description 1
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 1
- 239000003344 environmental pollutant Substances 0.000 description 1
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 1
- 239000000295 fuel oil Substances 0.000 description 1
- 239000007789 gas Substances 0.000 description 1
- 239000005431 greenhouse gas Substances 0.000 description 1
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 1
- 238000004377 microelectronic Methods 0.000 description 1
- 231100000719 pollutant Toxicity 0.000 description 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 1
- 230000001739 rebound effect Effects 0.000 description 1
- 230000001105 regulatory effect Effects 0.000 description 1
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N7/00—Computing arrangements based on specific mathematical models
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N20/00—Machine learning
-
- 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—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/06—Energy or water supply
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Economics (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Software Systems (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Marketing (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Development Economics (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Water Supply & Treatment (AREA)
- Public Health (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Computational Mathematics (AREA)
- Algebra (AREA)
- Mathematical Analysis (AREA)
- Mathematical Optimization (AREA)
- Pure & Applied Mathematics (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- Remote Monitoring And Control Of Power-Distribution Networks (AREA)
- Supply And Distribution Of Alternating Current (AREA)
- Investigating Or Analyzing Materials By The Use Of Electric Means (AREA)
Abstract
L'objet de la présente invention porte sur un dispositif d'estimation (100) d'une consommation de fluide effacée (E) pendant une phase d'effacement (Te), ledit dispositif (100) comportant: - un module de collecte (10) configuré pour collecter a) des premières données de consommation (D_CF1,1, D_CF1,2, D_CF1,n) comportant des informations relatives à la consommation de fluide de n compteurs de fluide (CF1,1, CF1,2, CF1,n) issus d'un premier groupe (G1), et b) des deuxièmes données de consommation (D_CF2,1, D_CF2,2, D_CF2,m) comportant des informations relatives à la consommation de fluide de m compteurs de fluide (CF2,1, CF2,2, CF2,m) issus d'un deuxième groupe (G2), et - un module informatique d'analyse (20) configuré pour calculer en fonction desdites premières et deuxièmes données de consommation des coefficients de pondération ßi minimisant la distance entre les consommations de fluide des premier (G1) et deuxième (G2) groupes, i étant un entier positif compris entre 1 et m.
Description
ESTIMATION D'UNE CONSOMMATION DE FLUIDE EFFACEE
Domaine technique L'objet de la présente invention a trait au domaine de la gestion de la consommation de fluide ; l'objet de la présente invention concerne plus particulièrement la réduction de la consommation de fluide.
Un des objectifs de la présente invention est d'estimer avec précision la quantité de fluide qu'aurait consommée une installation (domestique ou industrielle) si elle ne s'était pas effacée lors d'une phase dite d'effacement.
La présente invention trouve ainsi de nombreuses applications avantageuses par exemple pour les opérateurs énergétiques en leur permettant de gérer en temps réel et de façon optimisée leur production de fluide afin notamment d'assurer un équilibre entre l'offre et la demande en fluide.
La présente invention trouve également d'autres applications avantageuses notamment pour les opérateurs d'ajustement en leur permettant de quantifier avec précision la consommation de fluide effacée lors d'une période d'effacement.
Par fluide au sens de la présente invention, il faut comprendre ici dans toute la présente description qui suit toute source énergétique, telle que par exemple l'électricité, l'eau, ou encore le gaz ou le fioul, susceptible d'être consommée par un équipement d'une installation (domestique ou industrielle) en vue notamment de son fonctionnement.
Etat de la technique Maîtriser la consommation de fluides est devenu un défi quotidien et grandissant, ceci tant pour les particuliers que pour les industriels : les raisons qui incitent à maîtriser cette consommation sont aussi bien d'ordre économique (coûts financiers élevés) que d'ordre écologique (pollution, émission de gaz à effet de serre, gestion des ressources naturelles).
Pour maîtriser cette consommation, les opérateurs énergétiques mettent en place depuis plusieurs années des politiques énergétiques performantes visant à
réduire la consommation de fluide, notamment pendant les périodes de pic de consommation.
Chez les particuliers, ce pic de consommation survient le plus souvent l'hiver entre 18 et 20 heures ; ceci s'explique notamment par les conditions climatiques à
cette époque de l'année et les usages domestiques classiques.
Domaine technique L'objet de la présente invention a trait au domaine de la gestion de la consommation de fluide ; l'objet de la présente invention concerne plus particulièrement la réduction de la consommation de fluide.
Un des objectifs de la présente invention est d'estimer avec précision la quantité de fluide qu'aurait consommée une installation (domestique ou industrielle) si elle ne s'était pas effacée lors d'une phase dite d'effacement.
La présente invention trouve ainsi de nombreuses applications avantageuses par exemple pour les opérateurs énergétiques en leur permettant de gérer en temps réel et de façon optimisée leur production de fluide afin notamment d'assurer un équilibre entre l'offre et la demande en fluide.
La présente invention trouve également d'autres applications avantageuses notamment pour les opérateurs d'ajustement en leur permettant de quantifier avec précision la consommation de fluide effacée lors d'une période d'effacement.
Par fluide au sens de la présente invention, il faut comprendre ici dans toute la présente description qui suit toute source énergétique, telle que par exemple l'électricité, l'eau, ou encore le gaz ou le fioul, susceptible d'être consommée par un équipement d'une installation (domestique ou industrielle) en vue notamment de son fonctionnement.
Etat de la technique Maîtriser la consommation de fluides est devenu un défi quotidien et grandissant, ceci tant pour les particuliers que pour les industriels : les raisons qui incitent à maîtriser cette consommation sont aussi bien d'ordre économique (coûts financiers élevés) que d'ordre écologique (pollution, émission de gaz à effet de serre, gestion des ressources naturelles).
Pour maîtriser cette consommation, les opérateurs énergétiques mettent en place depuis plusieurs années des politiques énergétiques performantes visant à
réduire la consommation de fluide, notamment pendant les périodes de pic de consommation.
Chez les particuliers, ce pic de consommation survient le plus souvent l'hiver entre 18 et 20 heures ; ceci s'explique notamment par les conditions climatiques à
cette époque de l'année et les usages domestiques classiques.
2 Généralement, ce pic de consommation de fluide énergétique est satisfait par des moyens de production rapides ; cependant, ces moyens sont bien souvent polluants.
Ainsi, par exemple, pour la production d'énergie électrique, des turbines à
combustion sont utilisées.
Dans le domaine de l'énergie électrique, pour limiter cette consommation accrue lors d'un tel pic, on connaît depuis plusieurs dizaines d'années l'incitation tarifaire.
La plupart des fournisseurs d'énergie électrique ont en effet mis en place des tarifs spécifiques pour les heures dites creuses et les heures dites pleines :
le prix de l'électricité est ainsi augmenté sur une tranche horaire déterminée afin de réduire ou de reporter la demande.
D'autres solutions sont désormais mises en place pour maîtriser davantage cette consommation ; les opérateurs énergétiques ont en effet mis en place une politique accrue en matière de Gestion Active de la Demande (également connue sous l'acronyme GAD ) ; cette gestion vise à maîtriser et réduire la consommation en fluide énergétique tant sur le marché résidentiel que sur le marché des industriels.
Parmi ces solutions, l'une d'entre elles consiste à contrôler directement la charge électrique de certains équipements.
Ainsi, certains usages électriques tels que le chauffage et/ou l'eau chaude sanitaire peuvent être interrompus aux heures de forte demande, ceci par exemple pour une durée de deux heures (de préférence entre 18 et 20 heures).
Pendant ces heures de réduction de consommation électrique, on dit que le client s'efface , le client ayant bien évidemment au préalable souscrit volontairement à un tel service d'effacement (bien souvent en bénéficiant de tarifs préférentiels en contrepartie).
Ces moyens de contrôle de la charge ne sont généralement actionnés que quelques jours par an (15 à 20 jours) pendant l'hiver et permettent de réduire de façon significative la consommation en fluide ainsi que la facture finale du consommateur.
Il est donc décisif d'estimer avec précision cette quantité de fluide effacée, appelée également effacement . Cette quantité de fluide effacée correspond donc à la différence entre la quantité de fluide effectivement consommée et la quantité de fluide qui aurait été
consommée si le client ne s'était pas effacé ; cette quantité théorique s'appelle également baseline .
Cette estimation de la quantité de fluide effacée, ou effacement, est d'autant plus stratégique qu'il est désormais possible de valoriser cet effacement : il existe en effet des
Ainsi, par exemple, pour la production d'énergie électrique, des turbines à
combustion sont utilisées.
Dans le domaine de l'énergie électrique, pour limiter cette consommation accrue lors d'un tel pic, on connaît depuis plusieurs dizaines d'années l'incitation tarifaire.
La plupart des fournisseurs d'énergie électrique ont en effet mis en place des tarifs spécifiques pour les heures dites creuses et les heures dites pleines :
le prix de l'électricité est ainsi augmenté sur une tranche horaire déterminée afin de réduire ou de reporter la demande.
D'autres solutions sont désormais mises en place pour maîtriser davantage cette consommation ; les opérateurs énergétiques ont en effet mis en place une politique accrue en matière de Gestion Active de la Demande (également connue sous l'acronyme GAD ) ; cette gestion vise à maîtriser et réduire la consommation en fluide énergétique tant sur le marché résidentiel que sur le marché des industriels.
Parmi ces solutions, l'une d'entre elles consiste à contrôler directement la charge électrique de certains équipements.
Ainsi, certains usages électriques tels que le chauffage et/ou l'eau chaude sanitaire peuvent être interrompus aux heures de forte demande, ceci par exemple pour une durée de deux heures (de préférence entre 18 et 20 heures).
Pendant ces heures de réduction de consommation électrique, on dit que le client s'efface , le client ayant bien évidemment au préalable souscrit volontairement à un tel service d'effacement (bien souvent en bénéficiant de tarifs préférentiels en contrepartie).
Ces moyens de contrôle de la charge ne sont généralement actionnés que quelques jours par an (15 à 20 jours) pendant l'hiver et permettent de réduire de façon significative la consommation en fluide ainsi que la facture finale du consommateur.
Il est donc décisif d'estimer avec précision cette quantité de fluide effacée, appelée également effacement . Cette quantité de fluide effacée correspond donc à la différence entre la quantité de fluide effectivement consommée et la quantité de fluide qui aurait été
consommée si le client ne s'était pas effacé ; cette quantité théorique s'appelle également baseline .
Cette estimation de la quantité de fluide effacée, ou effacement, est d'autant plus stratégique qu'il est désormais possible de valoriser cet effacement : il existe en effet des
3 opérateurs d'ajustement qui s'engagent contractuellement à vendre un effacement par exemple toutes les demi-heures sur un intervalle de temps prédéterminé pour permettre une régulation de la consommation en fluide, et éventuellement vendre de l'énergie à d'autres opérateurs pendant ces pics pour faire face à la demande.
Face à cette nouvelle problématique, de nombreuses méthodes ont été proposées pour calculer cet effacement en estimant la baseline (appelée également contrefactuel ou non-consommation) : la précision de ces différentes méthodes d'estimation de l'effacement dépend donc de la précision avec laquelle la baseline est estimée.
Une première approche repose sur l'observation de la puissance électrique avant et après la phase d'effacement, et propose une interpolation linéaire de la consommation réelle entre le début et la fin de l'effacement.
Une telle approche est décrite notamment dans le document WO 2008/017754.
Cette première approche présente principalement deux inconvénients.
D'une part, cette approche supposent implicitement que le comportement du consommateur entre le début et la fin de l'effacement est linéaire ; une telle hypothèse de travail n'est pas correcte et les études menées par la Demanderesse ont démontré clairement que l'implémentation de méthodes basées sur cette approche conduit immanquablement à
une surestimation ou sous-estimation de la baseline , et donc de la quantité de fluide effacée.
D'autre part, il est systématiquement observé sur les courbes de consommation un effet d'anticipation avant le début de l'effacement (hausse artificielle de la consommation) et un effet de rebond après la fin d'effacement (hausse technique du à un effet de rattrapage, notamment du chauffage).
Ainsi, en estimant la baseline selon la première approche, les effets d'anticipation et de rebond viennent immanquablement accentuer l'erreur d'estimation.
De telles approximations pour estimer la baseline ne sont pas acceptables, notamment si l'effacement estimé au final donne lieu à une rémunération.
Une deuxième approche consiste à estimer la baseline par la courbe de charge moyenne d'un groupe de clients, encore appelé groupe de contrôle ou groupe témoin.
Selon cette approche, les clients du groupe de contrôle ne peuvent pas s'effacer.
Cependant, une telle approche n'est pas exempte de défaut, car il existe forcément un biais entre le groupe contrôle et le groupe des clients dits effacés ayant souscrit au service d'effacement.
Face à cette nouvelle problématique, de nombreuses méthodes ont été proposées pour calculer cet effacement en estimant la baseline (appelée également contrefactuel ou non-consommation) : la précision de ces différentes méthodes d'estimation de l'effacement dépend donc de la précision avec laquelle la baseline est estimée.
Une première approche repose sur l'observation de la puissance électrique avant et après la phase d'effacement, et propose une interpolation linéaire de la consommation réelle entre le début et la fin de l'effacement.
Une telle approche est décrite notamment dans le document WO 2008/017754.
Cette première approche présente principalement deux inconvénients.
D'une part, cette approche supposent implicitement que le comportement du consommateur entre le début et la fin de l'effacement est linéaire ; une telle hypothèse de travail n'est pas correcte et les études menées par la Demanderesse ont démontré clairement que l'implémentation de méthodes basées sur cette approche conduit immanquablement à
une surestimation ou sous-estimation de la baseline , et donc de la quantité de fluide effacée.
D'autre part, il est systématiquement observé sur les courbes de consommation un effet d'anticipation avant le début de l'effacement (hausse artificielle de la consommation) et un effet de rebond après la fin d'effacement (hausse technique du à un effet de rattrapage, notamment du chauffage).
Ainsi, en estimant la baseline selon la première approche, les effets d'anticipation et de rebond viennent immanquablement accentuer l'erreur d'estimation.
De telles approximations pour estimer la baseline ne sont pas acceptables, notamment si l'effacement estimé au final donne lieu à une rémunération.
Une deuxième approche consiste à estimer la baseline par la courbe de charge moyenne d'un groupe de clients, encore appelé groupe de contrôle ou groupe témoin.
Selon cette approche, les clients du groupe de contrôle ne peuvent pas s'effacer.
Cependant, une telle approche n'est pas exempte de défaut, car il existe forcément un biais entre le groupe contrôle et le groupe des clients dits effacés ayant souscrit au service d'effacement.
4 En effet, la souscription à un service d'effacement implique inévitablement que le client est concerné par l'environnement et/ou est économe.
Cette approche ne cherche donc pas à construire un groupe contrôle comparable au groupe de clients ayant souscrit au service d'effacement et ayant donc des comportements similaires en termes de consommation, notamment pendant les phases d'effacement.
Le groupe de contrôle est choisi de façon aléatoire parmi le panel de clients n'ayant pas souscrit au service d'effacement.
Sur le plan théorique, il est possible d'envisager la construction d'un groupe de contrôle comparable au groupe de clients ayant souscrit au service d'effacement en sélectionnant aléatoirement dans ce groupe de clients effacés des clients pour le groupe de contrôle.
Néanmoins, une telle solution ne peut pas être valablement mise en oeuvre sur le plan pratique, notamment pour des raisons de coûts et de moyens. En effet, les clients ayant souscrit au service d'effacement sont tous sollicités et adhérent à la démarche d'effacement ; il est donc impossible de mettre de côté une partie de ces clients pour constituer un groupe de contrôle.
On connaît dans l'état de la technique le document intitulé Navigant Consulting :
"Evalulation Report : Home Energy Reports ¨ Plan Year 4" qui décrit de façon détaillée une approche similaire à celle-ci-dessus.
En effet, dans ce document, les clients recrutés sont affectés aléatoirement au groupe de contrôle ou au groupe des clients effacés.
Cette approche est cohérente d'un point de vue théorique ; cependant, en mode opérationnel, cette approche n'est pas exploitable.
D'une part, comme mentionné ci-dessus, il n'est pas possible de répartir aléatoirement un client ayant souscrit à l'offre d'effacement : on ne peut pas empêcher un client ayant souscrit à l'offre d'effacement de ne pas s'effacer pour la construction du groupe de contrôle. De même, il n'est pas envisageable de forcer un client à
s'effacer s'il ne veut pas souscrire à l'offre. Les résultats obtenus avec cette approche seraient forcément biaisés.
D'autre part, une telle approche nécessite trop de temps de traitement : au moins deux saisons sont nécessaires. En effet, pour fournir des résultats relativement stables et présenter des effectifs similaires, l'approche nécessite des mesures sur au moins deux saisons consécutives : une première saison pour vérifier si les échantillons mesurés pour chaque groupe sont semblables et une deuxième saison pour mesurer les effacements.
Ainsi, la construction du groupe de contrôle proposée dans ce document n'est donc utilisable que dans le cadre d'une expérimentation ; cette approche est inexploitable en
Cette approche ne cherche donc pas à construire un groupe contrôle comparable au groupe de clients ayant souscrit au service d'effacement et ayant donc des comportements similaires en termes de consommation, notamment pendant les phases d'effacement.
Le groupe de contrôle est choisi de façon aléatoire parmi le panel de clients n'ayant pas souscrit au service d'effacement.
Sur le plan théorique, il est possible d'envisager la construction d'un groupe de contrôle comparable au groupe de clients ayant souscrit au service d'effacement en sélectionnant aléatoirement dans ce groupe de clients effacés des clients pour le groupe de contrôle.
Néanmoins, une telle solution ne peut pas être valablement mise en oeuvre sur le plan pratique, notamment pour des raisons de coûts et de moyens. En effet, les clients ayant souscrit au service d'effacement sont tous sollicités et adhérent à la démarche d'effacement ; il est donc impossible de mettre de côté une partie de ces clients pour constituer un groupe de contrôle.
On connaît dans l'état de la technique le document intitulé Navigant Consulting :
"Evalulation Report : Home Energy Reports ¨ Plan Year 4" qui décrit de façon détaillée une approche similaire à celle-ci-dessus.
En effet, dans ce document, les clients recrutés sont affectés aléatoirement au groupe de contrôle ou au groupe des clients effacés.
Cette approche est cohérente d'un point de vue théorique ; cependant, en mode opérationnel, cette approche n'est pas exploitable.
D'une part, comme mentionné ci-dessus, il n'est pas possible de répartir aléatoirement un client ayant souscrit à l'offre d'effacement : on ne peut pas empêcher un client ayant souscrit à l'offre d'effacement de ne pas s'effacer pour la construction du groupe de contrôle. De même, il n'est pas envisageable de forcer un client à
s'effacer s'il ne veut pas souscrire à l'offre. Les résultats obtenus avec cette approche seraient forcément biaisés.
D'autre part, une telle approche nécessite trop de temps de traitement : au moins deux saisons sont nécessaires. En effet, pour fournir des résultats relativement stables et présenter des effectifs similaires, l'approche nécessite des mesures sur au moins deux saisons consécutives : une première saison pour vérifier si les échantillons mesurés pour chaque groupe sont semblables et une deuxième saison pour mesurer les effacements.
Ainsi, la construction du groupe de contrôle proposée dans ce document n'est donc utilisable que dans le cadre d'une expérimentation ; cette approche est inexploitable en
5 mode opérationnel lorsqu'il faut construire de façon dynamique un groupe de contrôle et déterminer en temps réel l'effacement notamment pour le marché du réajustement.
Il n'existe pas à ce jour dans l'état de la technique de méthode performante pour construire un groupe de contrôle pertinent.
Résumé et objet de la présente invention L'objet de la présente invention vise à améliorer la situation décrite ci-dessus.
Ainsi, un des objectifs de la présente invention est de permettre la construction d'un groupe de contrôle ayant un comportement comparable à un groupe de clients ayant souscrit à un service d'effacement pour estimer avec précision et en temps réel une quantité
de consommation de fluide effacée lors d'une phase d'effacement.
Un des autres objectifs de la présente invention est de permettre la construction d'un groupe de contrôle flexible et adaptable qui puisse être appliqué à d'autres groupes pour calculer d'autres effacements.
A cet effet, l'objet de la présente invention porte sur un procédé
d'estimation d'une consommation de fluide effacée pendant une phase d'effacement. De préférence, cette estimation se fait en temps réel ou a posteriori (c'est-à-dire après l'effacement).
Selon la présente invention, le procédé d'estimation est mis en oeuvre par des moyens informatiques, et comporte lors d'une phase d'apprentissage :
- une première étape de collecte qui consiste à collecter des premières données de consommation comportant des informations relatives à la consommation de fluide de n compteurs de fluide issus d'un premier groupe, n étant un entier positif, et - une deuxième étape de collecte consistant à collecter des deuxièmes données de consommation comportant des informations relatives à la consommation de fluide de m compteurs de fluide issus d'un deuxième groupe, m étant un entier positif.
Cette collecte de données est réalisée de façon continue ou périodique.
De préférence, m est strictement supérieur à n. Ceci permet d'obtenir des résultats plus précis.
Il n'existe pas à ce jour dans l'état de la technique de méthode performante pour construire un groupe de contrôle pertinent.
Résumé et objet de la présente invention L'objet de la présente invention vise à améliorer la situation décrite ci-dessus.
Ainsi, un des objectifs de la présente invention est de permettre la construction d'un groupe de contrôle ayant un comportement comparable à un groupe de clients ayant souscrit à un service d'effacement pour estimer avec précision et en temps réel une quantité
de consommation de fluide effacée lors d'une phase d'effacement.
Un des autres objectifs de la présente invention est de permettre la construction d'un groupe de contrôle flexible et adaptable qui puisse être appliqué à d'autres groupes pour calculer d'autres effacements.
A cet effet, l'objet de la présente invention porte sur un procédé
d'estimation d'une consommation de fluide effacée pendant une phase d'effacement. De préférence, cette estimation se fait en temps réel ou a posteriori (c'est-à-dire après l'effacement).
Selon la présente invention, le procédé d'estimation est mis en oeuvre par des moyens informatiques, et comporte lors d'une phase d'apprentissage :
- une première étape de collecte qui consiste à collecter des premières données de consommation comportant des informations relatives à la consommation de fluide de n compteurs de fluide issus d'un premier groupe, n étant un entier positif, et - une deuxième étape de collecte consistant à collecter des deuxièmes données de consommation comportant des informations relatives à la consommation de fluide de m compteurs de fluide issus d'un deuxième groupe, m étant un entier positif.
Cette collecte de données est réalisée de façon continue ou périodique.
De préférence, m est strictement supérieur à n. Ceci permet d'obtenir des résultats plus précis.
6 Avantageusement, les n compteurs de fluide du premier groupe ont souscrit à un service d'effacement, et les m compteurs de fluide du deuxième groupe n'ont pas souscrit à
un service d'effacement.
Selon l'invention, le procédé d'estimation comporte ensuite une étape d'analyse des premières et deuxièmes données de consommation collectées.
Au cours de cette étape, des coefficients de pondération 13, (i étant un entier positif compris entre 1 et m) sont calculés en fonction de ces données de consommation de manière à minimiser la distance entre les consommations de fluide des premier et deuxième groupes.
Lors de la phase d'apprentissage, le procédé selon la présente invention comporte en outre une étape de détermination au cours de laquelle un groupe de contrôle est déterminé à
partir des deuxièmes données de consommation issues des m compteurs de fluide du deuxième groupe, et en fonction des coefficients de pondération 13, calculés lors de l'étape d'analyse.
Avantageusement, le procédé selon la présente invention comporte, pendant une phase d'effacement déterminée, une étape d'estimation qui consiste à estimer en temps réel la consommation de fluide effacée en calculant la différence entre la consommation de fluide du groupe de contrôle et la consommation de fluide moyenne des n compteurs de fluide du premier groupe.
Grâce à cette succession d'étapes techniques, caractéristique de la présente invention, il est possible de collecter à distance et en temps réel des données de consommation provenant de compteurs de fluide reliés à des installations (domestiques et/ou industrielles) et de calculer (en temps réel ou a posteriori) en fonction de ces données des coefficients de pondération.
Le calcul des coefficients de pondération est caractéristique de la présente invention. En effet, ces coefficients vont permettre de construire, rapidement et avec précision, un groupe de contrôle comparable à un groupe de compteurs de fluide ayant souscrit à un service d'effacement. Ainsi, selon l'invention, le groupe de contrôle n'est pas construit de façon aléatoire, contrairement à l'état de la technique mentionné
dans le préambule.
Selon l'invention, le groupe de contrôle se présente comme une combinaison linéaire des consommations de fluide individuelles des compteurs de fluide du deuxième
un service d'effacement.
Selon l'invention, le procédé d'estimation comporte ensuite une étape d'analyse des premières et deuxièmes données de consommation collectées.
Au cours de cette étape, des coefficients de pondération 13, (i étant un entier positif compris entre 1 et m) sont calculés en fonction de ces données de consommation de manière à minimiser la distance entre les consommations de fluide des premier et deuxième groupes.
Lors de la phase d'apprentissage, le procédé selon la présente invention comporte en outre une étape de détermination au cours de laquelle un groupe de contrôle est déterminé à
partir des deuxièmes données de consommation issues des m compteurs de fluide du deuxième groupe, et en fonction des coefficients de pondération 13, calculés lors de l'étape d'analyse.
Avantageusement, le procédé selon la présente invention comporte, pendant une phase d'effacement déterminée, une étape d'estimation qui consiste à estimer en temps réel la consommation de fluide effacée en calculant la différence entre la consommation de fluide du groupe de contrôle et la consommation de fluide moyenne des n compteurs de fluide du premier groupe.
Grâce à cette succession d'étapes techniques, caractéristique de la présente invention, il est possible de collecter à distance et en temps réel des données de consommation provenant de compteurs de fluide reliés à des installations (domestiques et/ou industrielles) et de calculer (en temps réel ou a posteriori) en fonction de ces données des coefficients de pondération.
Le calcul des coefficients de pondération est caractéristique de la présente invention. En effet, ces coefficients vont permettre de construire, rapidement et avec précision, un groupe de contrôle comparable à un groupe de compteurs de fluide ayant souscrit à un service d'effacement. Ainsi, selon l'invention, le groupe de contrôle n'est pas construit de façon aléatoire, contrairement à l'état de la technique mentionné
dans le préambule.
Selon l'invention, le groupe de contrôle se présente comme une combinaison linéaire des consommations de fluide individuelles des compteurs de fluide du deuxième
7 groupe approchant au mieux la consommation de fluide moyenne des compteurs de fluide du premier groupe pendant la phase d'apprentissage.
Il est ainsi possible grâce à ce groupe de contrôle d'estimer en temps réel et avec précision la consommation de fluide effacée lors d'une phase d'effacement, ceci en observant la consommation de fluide du groupe de contrôle.
La présente invention s'applique ainsi à l'estimation de la quantité de fluide effacée, lors de tout type d'effacement (par contrôle direct de la charge ou tout autre type d'effacement comme par exemple un effacement volontaire et ponctuel d'un client par exemple pour réduire sa facture).
De préférence, la phase d'apprentissage est préalable à la phase d'effacement.
Dans une variante avantageuse, lors de l'étape d'analyse, les coefficients de pondération sont calculés de manière à résoudre l'équation suivante :
arg min (disepi(t)-E7i/3,p2, (t))) dans laquelle :
- P (t) est la consommation de fluide individuelle du compteur de fluide j appartenant au deuxième groupe pendant la phase d'apprentissage, et - p(t) est la consommation de fluide moyenne des n compteurs de fluide du premier groupe pendant la phase d'apprentissage.
De préférence, la consommation de fluide est une puissance électrique représentative de la puissance électrique consommée ; cette consommation de fluide peut également être représentative d'une énergie consommée.
La présente invention prévoit différents modes de réalisation pour le calcul des coefficients de pondération 13, effectué lors de l'étape d'analyse.
Dans un premier mode de réalisation, le calcul de coefficients de pondération 13, comporte une sélection séquentielle des compteurs de fluide du deuxième groupe minimisant la distance entre les consommations de fluide des premier et deuxième groupes.
De préférence, une valeur 1 est attribuée au coefficient de pondération 13k si la consommation de fluide du compteur de fluide k du deuxième groupe est sélectionnée, et une valeur 0 est attribuée sinon, k étant ici un entier positif compris entre 1 et m.
Cet algorithme dit de sélection séquentielle est simple à mettre en oeuvre.
Il est ainsi possible grâce à ce groupe de contrôle d'estimer en temps réel et avec précision la consommation de fluide effacée lors d'une phase d'effacement, ceci en observant la consommation de fluide du groupe de contrôle.
La présente invention s'applique ainsi à l'estimation de la quantité de fluide effacée, lors de tout type d'effacement (par contrôle direct de la charge ou tout autre type d'effacement comme par exemple un effacement volontaire et ponctuel d'un client par exemple pour réduire sa facture).
De préférence, la phase d'apprentissage est préalable à la phase d'effacement.
Dans une variante avantageuse, lors de l'étape d'analyse, les coefficients de pondération sont calculés de manière à résoudre l'équation suivante :
arg min (disepi(t)-E7i/3,p2, (t))) dans laquelle :
- P (t) est la consommation de fluide individuelle du compteur de fluide j appartenant au deuxième groupe pendant la phase d'apprentissage, et - p(t) est la consommation de fluide moyenne des n compteurs de fluide du premier groupe pendant la phase d'apprentissage.
De préférence, la consommation de fluide est une puissance électrique représentative de la puissance électrique consommée ; cette consommation de fluide peut également être représentative d'une énergie consommée.
La présente invention prévoit différents modes de réalisation pour le calcul des coefficients de pondération 13, effectué lors de l'étape d'analyse.
Dans un premier mode de réalisation, le calcul de coefficients de pondération 13, comporte une sélection séquentielle des compteurs de fluide du deuxième groupe minimisant la distance entre les consommations de fluide des premier et deuxième groupes.
De préférence, une valeur 1 est attribuée au coefficient de pondération 13k si la consommation de fluide du compteur de fluide k du deuxième groupe est sélectionnée, et une valeur 0 est attribuée sinon, k étant ici un entier positif compris entre 1 et m.
Cet algorithme dit de sélection séquentielle est simple à mettre en oeuvre.
8 De plus, cet algorithme attribue un poids de 1 au compteur de fluide du deuxième groupe s'il est sélectionné, ce qui a du sens du point de vue opérationnel, notamment lorsque m est de taille m >> n.
Dans ce mode, l'étape de détermination du groupe de contrôle comporte le calcul de la consommation de fluide moyenne du deuxième groupe en fonction des coefficients de pondération, un tel calcul étant réalisé de préférence selon la formule mathématique suivante :
P2 (t) = _________________________________ P (t) J,113.1 dans laquelle P2 (t) est la consommation de fluide individuelle du compteur de fluide j appartenant au deuxième groupe pendant la phase d'apprentissage.
De préférence, la consommation de fluide est une puissance électrique représentative de la puissance électrique consommée ; on parle également de courbe de charge d'un client ; cette consommation de fluide peut également être représentative d'une énergie consommée.
Dans un deuxième mode de réalisation, le calcul de coefficients de pondération 13, comporte une régression linéaire, de préférence sous contrainte, de la consommation de fluide moyenne des n compteurs de fluide du premier groupe sur les consommations de fluide individuelles de chacun des m compteurs de fluide du deuxième groupe.
Par régression linéaire sous contrainte, on entend ici une régression linéaire introduisant une contrainte sur la norme des coefficients du modèle de type :
11/311 8, /3 e Rtm avec /3 = /3,õ ) 11.11une norme type Li, L2 ou autres/3 le vecteur des paramètres des m+1 coefficients (un coefficient pour la constante + un coefficient par variable (clients présents dans le groupe de contrôle)).
La variable correspond ici à la courbe de charge d'un client.
Une telle régression linéaire sous contrainte peut être réalisée selon plusieurs approches.
Selon une première approche, la régression linéaire sous contrainte est du type Ridge.
Dans ce mode, l'étape de détermination du groupe de contrôle comporte le calcul de la consommation de fluide moyenne du deuxième groupe en fonction des coefficients de pondération, un tel calcul étant réalisé de préférence selon la formule mathématique suivante :
P2 (t) = _________________________________ P (t) J,113.1 dans laquelle P2 (t) est la consommation de fluide individuelle du compteur de fluide j appartenant au deuxième groupe pendant la phase d'apprentissage.
De préférence, la consommation de fluide est une puissance électrique représentative de la puissance électrique consommée ; on parle également de courbe de charge d'un client ; cette consommation de fluide peut également être représentative d'une énergie consommée.
Dans un deuxième mode de réalisation, le calcul de coefficients de pondération 13, comporte une régression linéaire, de préférence sous contrainte, de la consommation de fluide moyenne des n compteurs de fluide du premier groupe sur les consommations de fluide individuelles de chacun des m compteurs de fluide du deuxième groupe.
Par régression linéaire sous contrainte, on entend ici une régression linéaire introduisant une contrainte sur la norme des coefficients du modèle de type :
11/311 8, /3 e Rtm avec /3 = /3,õ ) 11.11une norme type Li, L2 ou autres/3 le vecteur des paramètres des m+1 coefficients (un coefficient pour la constante + un coefficient par variable (clients présents dans le groupe de contrôle)).
La variable correspond ici à la courbe de charge d'un client.
Une telle régression linéaire sous contrainte peut être réalisée selon plusieurs approches.
Selon une première approche, la régression linéaire sous contrainte est du type Ridge.
9 Selon une deuxième approche, la régression linéaire sous contrainte est du type Lasso.
Dans une sous-variante avantageuse, il est également possible d'utiliser une régression linéaire sous contrainte du type Lasso positif.
Alternativement, il peut s'agir de régression linéaire du type PLSpour Partial Least Squares ou PCR pour Principal Components Regression .
Les différentes régressions linéaires proposées ci-dessous ont pour avantage notamment:
- d'avoir en permanence le groupe de contrôle le plus proche du groupe de clients effacés même si ce dernier évolue dans le temps (nouveaux clients, pertes de clients) car l'estimation du modèle se base sur un historique court.
- de permettre à un opérateur de réseau de suivre en temps réel l'effacement et de pouvoir agir en cas de déséquilibre du système électrique par une augmentation/diminution du nombre de clients effacés ou en arrêtant/démarrant des moyens de production.
- de permettre à un opérateur d'ajustement qu'il respecte bien son contrat d'effacement et de pouvoir intervenir en augmentant ou diminuant le nombre de clients effacés en cas de non-respect du contrat d'effacement.
- de contrôler le réalisé des effacements au pas 10 minutes ou 30 minutes sur les marchés de valorisation de l'effacement.
Lorsque les coefficients de pondération sont calculées selon une régression linéaire, l'étape de détermination du groupe de contrôle comporte le calcul de la consommation de fluide moyenne du deuxième groupe en fonction des coefficients de pondération, un tel calcul étant réalisé de préférence selon la formule mathématique suivante :
P2(t) g P (t) J 2,1 dans laquelle P2 (t) est la consommation de fluide individuelle du compteur de fluide j appartenant au deuxième groupe pendant la phase d'apprentissage.
Corrélativement, l'objet de la présente invention porte sur un programme d'ordinateur qui comporte des instructions adaptées pour l'exécution des étapes du procédé
d'estimation tel que décrit ci-dessus, ceci notamment lorsque ledit programme d'ordinateur est exécuté par au moins un processeur.
Un tel programme d'ordinateur peut utiliser n'importe quel langage de programmation, et être sous la forme d'un code source, d'un code objet, ou d'un code intermédiaire entre un code source et un code objet, tel que dans une forme partiellement compilée, ou dans n'importe quelle autre forme souhaitable.
De même, l'objet de la présente invention porte sur un support d'enregistrement lisible par un ordinateur sur lequel est enregistré un programme d'ordinateur comprenant 5 des instructions pour l'exécution des étapes du procédé tel que décrit ci-dessus.
D'une part, le support d'enregistrement peut être n'importe quel entité ou dispositif capable de stocker le programme. Par exemple, le support peut comporter un moyen de stockage, tel qu'une mémoire ROM, par exemple un CD-ROM ou une mémoire ROM de type circuit microélectronique, ou encore un moyen d'enregistrement magnétique, par
Dans une sous-variante avantageuse, il est également possible d'utiliser une régression linéaire sous contrainte du type Lasso positif.
Alternativement, il peut s'agir de régression linéaire du type PLSpour Partial Least Squares ou PCR pour Principal Components Regression .
Les différentes régressions linéaires proposées ci-dessous ont pour avantage notamment:
- d'avoir en permanence le groupe de contrôle le plus proche du groupe de clients effacés même si ce dernier évolue dans le temps (nouveaux clients, pertes de clients) car l'estimation du modèle se base sur un historique court.
- de permettre à un opérateur de réseau de suivre en temps réel l'effacement et de pouvoir agir en cas de déséquilibre du système électrique par une augmentation/diminution du nombre de clients effacés ou en arrêtant/démarrant des moyens de production.
- de permettre à un opérateur d'ajustement qu'il respecte bien son contrat d'effacement et de pouvoir intervenir en augmentant ou diminuant le nombre de clients effacés en cas de non-respect du contrat d'effacement.
- de contrôler le réalisé des effacements au pas 10 minutes ou 30 minutes sur les marchés de valorisation de l'effacement.
Lorsque les coefficients de pondération sont calculées selon une régression linéaire, l'étape de détermination du groupe de contrôle comporte le calcul de la consommation de fluide moyenne du deuxième groupe en fonction des coefficients de pondération, un tel calcul étant réalisé de préférence selon la formule mathématique suivante :
P2(t) g P (t) J 2,1 dans laquelle P2 (t) est la consommation de fluide individuelle du compteur de fluide j appartenant au deuxième groupe pendant la phase d'apprentissage.
Corrélativement, l'objet de la présente invention porte sur un programme d'ordinateur qui comporte des instructions adaptées pour l'exécution des étapes du procédé
d'estimation tel que décrit ci-dessus, ceci notamment lorsque ledit programme d'ordinateur est exécuté par au moins un processeur.
Un tel programme d'ordinateur peut utiliser n'importe quel langage de programmation, et être sous la forme d'un code source, d'un code objet, ou d'un code intermédiaire entre un code source et un code objet, tel que dans une forme partiellement compilée, ou dans n'importe quelle autre forme souhaitable.
De même, l'objet de la présente invention porte sur un support d'enregistrement lisible par un ordinateur sur lequel est enregistré un programme d'ordinateur comprenant 5 des instructions pour l'exécution des étapes du procédé tel que décrit ci-dessus.
D'une part, le support d'enregistrement peut être n'importe quel entité ou dispositif capable de stocker le programme. Par exemple, le support peut comporter un moyen de stockage, tel qu'une mémoire ROM, par exemple un CD-ROM ou une mémoire ROM de type circuit microélectronique, ou encore un moyen d'enregistrement magnétique, par
10 exemple une disquette de type floppy disc ou un disque dur.
D'autre part, ce support d'enregistrement peut également être un support transmissible tel qu'un signal électrique ou optique, un tel signal pouvant être acheminé via un câble électrique ou optique, par radio classique ou hertzienne ou par faisceau laser autodirigé ou par d'autres moyens. Le programme d'ordinateur selon l'invention peut être en particulier téléchargé sur un réseau de type Internet.
Alternativement, le support d'enregistrement peut être un circuit intégré dans lequel le programme d'ordinateur est incorporé, le circuit intégré étant adapté pour exécuter ou pour être utilisé dans l'exécution du procédé en question.
L'objet de la présente invention porte également sur un dispositif d'estimation d'une consommation de fluide effacée pendant une phase d'effacement.
A cet effet, le dispositif d'estimation selon la présente invention comporte des moyens informatiques configurés pour la mise en oeuvre des étapes du procédé
d'estimation tel que décrit ci-dessus.
Plus précisément, le dispositif d'estimation comporte un module de collecte configuré pour collecter :
a) des premières données de consommation qui comportent des informations relatives à la consommation de fluide de n compteurs de fluide issus d'un premier groupe, n étant un entier positif, lesdits n compteurs de fluide du premier groupe ayant souscrit à un service d'effacement, et b) des deuxièmes données de consommation qui comportent des informations relatives à la consommation de fluide de m compteurs de fluide issus d'un deuxième groupe, m étant un entier positif, lesdits m compteurs de fluide du deuxième groupe n'ayant pas souscrit à un service d'effacement.
D'autre part, ce support d'enregistrement peut également être un support transmissible tel qu'un signal électrique ou optique, un tel signal pouvant être acheminé via un câble électrique ou optique, par radio classique ou hertzienne ou par faisceau laser autodirigé ou par d'autres moyens. Le programme d'ordinateur selon l'invention peut être en particulier téléchargé sur un réseau de type Internet.
Alternativement, le support d'enregistrement peut être un circuit intégré dans lequel le programme d'ordinateur est incorporé, le circuit intégré étant adapté pour exécuter ou pour être utilisé dans l'exécution du procédé en question.
L'objet de la présente invention porte également sur un dispositif d'estimation d'une consommation de fluide effacée pendant une phase d'effacement.
A cet effet, le dispositif d'estimation selon la présente invention comporte des moyens informatiques configurés pour la mise en oeuvre des étapes du procédé
d'estimation tel que décrit ci-dessus.
Plus précisément, le dispositif d'estimation comporte un module de collecte configuré pour collecter :
a) des premières données de consommation qui comportent des informations relatives à la consommation de fluide de n compteurs de fluide issus d'un premier groupe, n étant un entier positif, lesdits n compteurs de fluide du premier groupe ayant souscrit à un service d'effacement, et b) des deuxièmes données de consommation qui comportent des informations relatives à la consommation de fluide de m compteurs de fluide issus d'un deuxième groupe, m étant un entier positif, lesdits m compteurs de fluide du deuxième groupe n'ayant pas souscrit à un service d'effacement.
11 Avantageusement, le dispositif d'estimation comporte en outre :
- un module informatique d'analyse, ou calculateur, qui est configuré pour calculer, en fonction des premières et deuxièmes données de consommation, des coefficients de pondération 13, minimisant la distance entre les consommations de fluide des premier et deuxième groupes, i étant un entier positif compris entre 1 et m, - un processeur configuré pour déterminer un groupe de contrôle à partir des deuxièmes données de consommation collectées issues des m compteurs de fluide du deuxième groupe, et en fonction desdits coefficients de pondération 13, calculés par le module informatique d'analyse, et - un module informatique d'estimation configuré pour estimer la consommation de fluide effacée lors d'une phase d'effacement en calculant la différence entre la consommation de fluide du groupe de contrôle et la consommation de fluide moyenne des n compteurs de fluide du premier groupe.
Ainsi, par ses différents aspects fonctionnels et structurels décrits ci-dessus, la présente invention permet d'estimer en temps réel (ou a posteriori) et avec précision la quantité de consommation de fluide effacée lors d'une phase d'effacement, la présente invention s'appliquant pour tout type d'effacement (effacement par contrôle direct de la charge ou effacement volontaire du client).
Brève description des figures annexées D'autres caractéristiques et avantages de la présente invention ressortiront de la description ci-dessous, en référence aux figures 1 à 3 annexées qui en illustrent un exemple de réalisation dépourvu de tout caractère limitatif et sur lesquelles :
- la figure 1 représente de façon schématique un dispositif d'estimation selon un exemple de réalisation de la présente invention ;
- la figure 2 représente un organigramme comprenant les différentes étapes mises en oeuvre selon un exemple de réalisation du procédé de l'invention ;
- la figure 3a est un graphique représentant la variation sur une journée de la consommation de fluide moyenne du premier groupe de compteurs de fluide et celle du groupe de contrôle, lorsque l'effacement est effectif entre 18h et 20h ; et - la figure 3b est un graphique représentant une estimation de l'effacement entre 18h et 20h lorsque le service d'effacement est effectif.
Description détaillée d'un mode de réalisation de l'invention
- un module informatique d'analyse, ou calculateur, qui est configuré pour calculer, en fonction des premières et deuxièmes données de consommation, des coefficients de pondération 13, minimisant la distance entre les consommations de fluide des premier et deuxième groupes, i étant un entier positif compris entre 1 et m, - un processeur configuré pour déterminer un groupe de contrôle à partir des deuxièmes données de consommation collectées issues des m compteurs de fluide du deuxième groupe, et en fonction desdits coefficients de pondération 13, calculés par le module informatique d'analyse, et - un module informatique d'estimation configuré pour estimer la consommation de fluide effacée lors d'une phase d'effacement en calculant la différence entre la consommation de fluide du groupe de contrôle et la consommation de fluide moyenne des n compteurs de fluide du premier groupe.
Ainsi, par ses différents aspects fonctionnels et structurels décrits ci-dessus, la présente invention permet d'estimer en temps réel (ou a posteriori) et avec précision la quantité de consommation de fluide effacée lors d'une phase d'effacement, la présente invention s'appliquant pour tout type d'effacement (effacement par contrôle direct de la charge ou effacement volontaire du client).
Brève description des figures annexées D'autres caractéristiques et avantages de la présente invention ressortiront de la description ci-dessous, en référence aux figures 1 à 3 annexées qui en illustrent un exemple de réalisation dépourvu de tout caractère limitatif et sur lesquelles :
- la figure 1 représente de façon schématique un dispositif d'estimation selon un exemple de réalisation de la présente invention ;
- la figure 2 représente un organigramme comprenant les différentes étapes mises en oeuvre selon un exemple de réalisation du procédé de l'invention ;
- la figure 3a est un graphique représentant la variation sur une journée de la consommation de fluide moyenne du premier groupe de compteurs de fluide et celle du groupe de contrôle, lorsque l'effacement est effectif entre 18h et 20h ; et - la figure 3b est un graphique représentant une estimation de l'effacement entre 18h et 20h lorsque le service d'effacement est effectif.
Description détaillée d'un mode de réalisation de l'invention
12 Un procédé pour l'estimation d'une consommation de fluide effacée E ainsi que le dispositif 100 associé vont maintenant être décrits dans ce qui suit en faisant référence conjointement aux figures 1 à 3.
Pour rappel, lors d'une phase d'effacement Te, il n'est pas possible de mesurer directement la consommation de fluide effacée E (illustrée en figures 3a et 3b) d'un premier groupe G1 de n compteurs de fluide CF1,1, CF1,2, CF1,11 ayant souscrit à un service d'effacement.
En effet, une telle valeur d'effacement E n'est pas mesurable puisqu'elle est purement fictive et théorique.
Comme expliqué ci-dessus, estimer cette consommation de fluide effacée E
représente pourtant un enjeu stratégique pour les acteurs de l'activité
énergétique.
Les approches proposées jusqu'à présent ne sont pas satisfaisantes : elles restent trop approximatives et présentent des erreurs d'estimation qui ne sont pas acceptables compte tenu notamment des enjeux économiques et financiers relatifs à
l'effacement (qui représente désormais un marché à part entière).
Améliorer l'estimation de la consommation de fluide effacée E est donc ici un des objectifs de la présente invention.
Ainsi, dans l'exemple décrit ici, et comme illustré en figure 1, le dispositif d'estimation 100 selon la présente invention comporte un module de collecte 10, par exemple un équipement de télé-relève automatique du type Smartmeter , qui pendant une phase d'apprentissage déterminée Ta collecte simultanément, lors d'une première Si et d'une deuxième S2 étapes de collecte, des données de consommation.
Plus précisément, dans l'exemple décrit ici, et comme illustré en figure 1, le module de collecte 10 collecte, de façon continue ou périodique, des premières données D_CF1J, D_CF1,2, D_CF1,11 et des deuxièmes données D_CF2J, D_CF2,2, D_CF2,n, de consommation.
Une collecte réalisée périodiquement selon un pas de 15 ou 30 minutes lors de la phase d'apprentissage Ta donne des résultats tout à fait satisfaisants.
Dans l'exemple décrit ici, les premières données D_CF1J, D_CF1,2, D_CF1,11 comportent des informations relatives à la consommation de fluide individuelles /31,1(0 , /31,2(0 , /31,,, (Odes n compteurs de fluide CF1,1, CF1,2, CF1,11 issus du premier groupe G1 ; et, les deuxièmes données de consommation D_CF2J, D_CF2,2, D_CF2,n, comportent des informations relatives à la consommation de fluide individuelles P2,1(t) , P22 µti ( ), P2,m (t) des -- ,
Pour rappel, lors d'une phase d'effacement Te, il n'est pas possible de mesurer directement la consommation de fluide effacée E (illustrée en figures 3a et 3b) d'un premier groupe G1 de n compteurs de fluide CF1,1, CF1,2, CF1,11 ayant souscrit à un service d'effacement.
En effet, une telle valeur d'effacement E n'est pas mesurable puisqu'elle est purement fictive et théorique.
Comme expliqué ci-dessus, estimer cette consommation de fluide effacée E
représente pourtant un enjeu stratégique pour les acteurs de l'activité
énergétique.
Les approches proposées jusqu'à présent ne sont pas satisfaisantes : elles restent trop approximatives et présentent des erreurs d'estimation qui ne sont pas acceptables compte tenu notamment des enjeux économiques et financiers relatifs à
l'effacement (qui représente désormais un marché à part entière).
Améliorer l'estimation de la consommation de fluide effacée E est donc ici un des objectifs de la présente invention.
Ainsi, dans l'exemple décrit ici, et comme illustré en figure 1, le dispositif d'estimation 100 selon la présente invention comporte un module de collecte 10, par exemple un équipement de télé-relève automatique du type Smartmeter , qui pendant une phase d'apprentissage déterminée Ta collecte simultanément, lors d'une première Si et d'une deuxième S2 étapes de collecte, des données de consommation.
Plus précisément, dans l'exemple décrit ici, et comme illustré en figure 1, le module de collecte 10 collecte, de façon continue ou périodique, des premières données D_CF1J, D_CF1,2, D_CF1,11 et des deuxièmes données D_CF2J, D_CF2,2, D_CF2,n, de consommation.
Une collecte réalisée périodiquement selon un pas de 15 ou 30 minutes lors de la phase d'apprentissage Ta donne des résultats tout à fait satisfaisants.
Dans l'exemple décrit ici, les premières données D_CF1J, D_CF1,2, D_CF1,11 comportent des informations relatives à la consommation de fluide individuelles /31,1(0 , /31,2(0 , /31,,, (Odes n compteurs de fluide CF1,1, CF1,2, CF1,11 issus du premier groupe G1 ; et, les deuxièmes données de consommation D_CF2J, D_CF2,2, D_CF2,n, comportent des informations relatives à la consommation de fluide individuelles P2,1(t) , P22 µti ( ), P2,m (t) des -- ,
13 m compteurs de fluide CF2,1, CF2,2, CF2,,,, issus du deuxième groupe G2, les m compteurs de fluide CF2,1, CF2,2, CF2,,,, n'ayant pas souscrit au service d'effacement.
Comme illustré en figure 1, chacun des compteurs de fluides ci-dessus CF1J, CF1,2, CF1,11 et CF2J, CF2,2, CF2,,T, sont reliés respectivement à des installations I1,1, 11,2, I1,n et '2,1, 12,2, I2,õõ et sont configurés pour compter une quantité de fluide consommée par l'ensemble des équipements respectivement de l'installation Ii,i, 11,2, Ii,õ et 12,1, 12,2, Dans l'exemple décrit ici, m est strictement supérieur à n (ici, m n) ; ceci permet d'obtenir des résultats plus fins.
Le concept sous-jacent à la présente invention est donc ici de construire un groupe de contrôle GC à partir de ce deuxième groupe G2 de compteurs de fluide CF2J, CF2,2, CF2,,õ, et de faire en sorte que ce groupe de contrôle GC se rapproche au plus des comportements du premier groupe G1 en termes de consommation.
Ainsi, pour construire de façon cohérente un tel groupe GC et estimer avec précision la consommation de fluide effacée E, la présente invention vise à
sélectionner dans le deuxième groupe G2 les compteurs de fluides de sorte que la distance entre leur consommation moyenne P2(t) et la consommation moyenne p(t) du premier groupe soit minimale.
La recherche de cette distance minimale nécessite le calcul de coefficients de pondération 13õ i étant un entier positif compris entre 1 et m.
A cet effet, dans l'exemple décrit, et comme illustré en figure 1, le dispositif d'estimation 100 comporte un module informatique d'analyse 20 qui, lors d'une étape d'analyse S3, analyse les premières et deuxièmes données de consommation collectées, et calcule en fonction de ces données les coefficients de pondération 13, de manière à
minimiser la distance entre les consommations de fluide des premier G1 et deuxième G2 groupes.
Dans l'exemple décrit ici, le module informatique d'analyse 20 est configuré
pour que les coefficients de pondération 13, soient calculés de manière à résoudre l'équation (1) suivante :
arg min (dist(pi(t)-Ei if31p21 (t))) dans laquelle :
t-P
est la consommation de fluide individuelle du compteur de fluide j appartenant au deuxième groupe G2 pendant la phase d'apprentissage Ta, et
Comme illustré en figure 1, chacun des compteurs de fluides ci-dessus CF1J, CF1,2, CF1,11 et CF2J, CF2,2, CF2,,T, sont reliés respectivement à des installations I1,1, 11,2, I1,n et '2,1, 12,2, I2,õõ et sont configurés pour compter une quantité de fluide consommée par l'ensemble des équipements respectivement de l'installation Ii,i, 11,2, Ii,õ et 12,1, 12,2, Dans l'exemple décrit ici, m est strictement supérieur à n (ici, m n) ; ceci permet d'obtenir des résultats plus fins.
Le concept sous-jacent à la présente invention est donc ici de construire un groupe de contrôle GC à partir de ce deuxième groupe G2 de compteurs de fluide CF2J, CF2,2, CF2,,õ, et de faire en sorte que ce groupe de contrôle GC se rapproche au plus des comportements du premier groupe G1 en termes de consommation.
Ainsi, pour construire de façon cohérente un tel groupe GC et estimer avec précision la consommation de fluide effacée E, la présente invention vise à
sélectionner dans le deuxième groupe G2 les compteurs de fluides de sorte que la distance entre leur consommation moyenne P2(t) et la consommation moyenne p(t) du premier groupe soit minimale.
La recherche de cette distance minimale nécessite le calcul de coefficients de pondération 13õ i étant un entier positif compris entre 1 et m.
A cet effet, dans l'exemple décrit, et comme illustré en figure 1, le dispositif d'estimation 100 comporte un module informatique d'analyse 20 qui, lors d'une étape d'analyse S3, analyse les premières et deuxièmes données de consommation collectées, et calcule en fonction de ces données les coefficients de pondération 13, de manière à
minimiser la distance entre les consommations de fluide des premier G1 et deuxième G2 groupes.
Dans l'exemple décrit ici, le module informatique d'analyse 20 est configuré
pour que les coefficients de pondération 13, soient calculés de manière à résoudre l'équation (1) suivante :
arg min (dist(pi(t)-Ei if31p21 (t))) dans laquelle :
t-P
est la consommation de fluide individuelle du compteur de fluide j appartenant au deuxième groupe G2 pendant la phase d'apprentissage Ta, et
14 - Pl(t) est la consommation de fluide moyenne des n compteurs de fluide CF1J, CF1,2, CFi,õ du premier groupe G1 pendant la phase d'apprentissage Ta.
Dans l'exemple décrit ici, la consommation de fluide moyenne Pl(t) se calcule de la façon suivante :
/31(t) =-1 1 P1 (t) =, où P (t) est la consommation de fluide individuelle du compteur de fluide j appartenant au premier groupe G1 pendant la phase d'apprentissage Ta.
Dans l'exemple décrit ici, plusieurs approches décrites ci-dessus sont prévues pour programmer le module d'analyse 20 afin de résoudre l'équation (1) et calculer les coefficients de pondération 13,.
Dans l'exemple décrit ici, le dispositif 100 comprend en outre un module de détermination (ou processeur) 30 configuré pour exploiter, lors d'une étape de détermination 40, les coefficients de pondération 13, calculés par le module 20 et déterminer le groupe de contrôle GC à partir du deuxième groupe G2, ce groupe de contrôle GC étant une combinaison linéaire des consommations de fluide individuelles P2, j (t) des compteurs de fluide CF2J, CF2,2, CF2,,õ du deuxième groupe G2 approchant au mieux la consommation de fluide moyenne Pl(t) des n compteurs de fluide CF1J, CF1,2, CF1,11 du premier groupe G1 pendant la phase d'apprentissage Ta:
P2 (t) = P1132, j (t) Calculer les coefficients de pondération 13, est caractéristique de la présente invention.
Pour calculer ces coefficients, une première approche déjà mentionnée ci-dessus prévoit une sélection séquentielle des compteurs de fluide CF2J, CF2,2, CF2,,õ
du deuxième groupe G2.
Le nombre de groupes de contrôle GC qu'il est possible de constituer avec m compteurs de fluide de poids 0 ou 1 est de complexité 2m-1. Afin de réduire le nombre de sous-groupes possibles, le module d'analyse 20 cherche à réduire la distance dist(Pl(t)¨ Imi=i j P2, j (t)) en sélectionnant de manière séquentielle, Vt =1,..., 1, les consommations individuelles P2,k des compteurs de fluide CF2,1, CF2,2, CF2,,,, du deuxième groupe G2.
Dans cette variante, l'algorithme implémenté dans le module d'analyse 20 prend la forme suivante :
= Initialisation à k =1:
S1 = dist(11(t) ¨ P (t)) 5 il = arg min{s1,}
,=1, ,m I(1) (t) = P2,11(1) ,Ç' 1 = diSt(Pi(0 ¨ P2,(1)(0) = Boucle sur k = 2,..., m :
(_ 1 k-1 ik = arg min dist 131(t) ¨ ¨ _1 (0 P(0-}
i.11, mylil ,-11 { k 1,1 / k -\
10 ,Ç' k = dist 131(t) ¨ ¨1 IP2(" (t) k _1=1 = On obtient ainsi les ensemble d'individus {i1} ... c fil ,...,ik ,...,i,,,} et les distances respectives ,Ç'1,...m , et on sélectionne l'ensemble des individus {il,...,ik } minimisant la distance ,Ç' k .
Selon cette variante, le groupe de contrôle GC est obtenu par le processeur 30 qui
Dans l'exemple décrit ici, la consommation de fluide moyenne Pl(t) se calcule de la façon suivante :
/31(t) =-1 1 P1 (t) =, où P (t) est la consommation de fluide individuelle du compteur de fluide j appartenant au premier groupe G1 pendant la phase d'apprentissage Ta.
Dans l'exemple décrit ici, plusieurs approches décrites ci-dessus sont prévues pour programmer le module d'analyse 20 afin de résoudre l'équation (1) et calculer les coefficients de pondération 13,.
Dans l'exemple décrit ici, le dispositif 100 comprend en outre un module de détermination (ou processeur) 30 configuré pour exploiter, lors d'une étape de détermination 40, les coefficients de pondération 13, calculés par le module 20 et déterminer le groupe de contrôle GC à partir du deuxième groupe G2, ce groupe de contrôle GC étant une combinaison linéaire des consommations de fluide individuelles P2, j (t) des compteurs de fluide CF2J, CF2,2, CF2,,õ du deuxième groupe G2 approchant au mieux la consommation de fluide moyenne Pl(t) des n compteurs de fluide CF1J, CF1,2, CF1,11 du premier groupe G1 pendant la phase d'apprentissage Ta:
P2 (t) = P1132, j (t) Calculer les coefficients de pondération 13, est caractéristique de la présente invention.
Pour calculer ces coefficients, une première approche déjà mentionnée ci-dessus prévoit une sélection séquentielle des compteurs de fluide CF2J, CF2,2, CF2,,õ
du deuxième groupe G2.
Le nombre de groupes de contrôle GC qu'il est possible de constituer avec m compteurs de fluide de poids 0 ou 1 est de complexité 2m-1. Afin de réduire le nombre de sous-groupes possibles, le module d'analyse 20 cherche à réduire la distance dist(Pl(t)¨ Imi=i j P2, j (t)) en sélectionnant de manière séquentielle, Vt =1,..., 1, les consommations individuelles P2,k des compteurs de fluide CF2,1, CF2,2, CF2,,,, du deuxième groupe G2.
Dans cette variante, l'algorithme implémenté dans le module d'analyse 20 prend la forme suivante :
= Initialisation à k =1:
S1 = dist(11(t) ¨ P (t)) 5 il = arg min{s1,}
,=1, ,m I(1) (t) = P2,11(1) ,Ç' 1 = diSt(Pi(0 ¨ P2,(1)(0) = Boucle sur k = 2,..., m :
(_ 1 k-1 ik = arg min dist 131(t) ¨ ¨ _1 (0 P(0-}
i.11, mylil ,-11 { k 1,1 / k -\
10 ,Ç' k = dist 131(t) ¨ ¨1 IP2(" (t) k _1=1 = On obtient ainsi les ensemble d'individus {i1} ... c fil ,...,ik ,...,i,,,} et les distances respectives ,Ç'1,...m , et on sélectionne l'ensemble des individus {il,...,ik } minimisant la distance ,Ç' k .
Selon cette variante, le groupe de contrôle GC est obtenu par le processeur 30 qui
15 détermine ce groupe GC lors de l'étape S4 selon la formule mathématique suivante :
¨ 1 1 si i sélectionné
________________________ Im )6 = V t = 1,..., l .
J {0 Ld 1=11 3 .1 j D'autres approches plus performantes font également partie de la présente invention pour calculer les coefficients de pondération.
Comme énoncé ci-dessus, il est souhaitable que le nombre d'observations soit limité.
Les variables explicatives sont ici les courbes de charge des clients disponibles pour constituer le groupe de contrôle : le nombre de variables explicatives m peut donc se compter en plusieurs centaines de milliers. Par conséquent, nous avons m >> n.
De plus, les clients peuvent être corrélés les uns aux autres ; donc, même si m<n, alors il se peut que la famille des variables explicatives soit liée, ce qui n'est pas possible
¨ 1 1 si i sélectionné
________________________ Im )6 = V t = 1,..., l .
J {0 Ld 1=11 3 .1 j D'autres approches plus performantes font également partie de la présente invention pour calculer les coefficients de pondération.
Comme énoncé ci-dessus, il est souhaitable que le nombre d'observations soit limité.
Les variables explicatives sont ici les courbes de charge des clients disponibles pour constituer le groupe de contrôle : le nombre de variables explicatives m peut donc se compter en plusieurs centaines de milliers. Par conséquent, nous avons m >> n.
De plus, les clients peuvent être corrélés les uns aux autres ; donc, même si m<n, alors il se peut que la famille des variables explicatives soit liée, ce qui n'est pas possible
16 avec les régressions linéaires classiques comme proposées dans le document Navigant Consulting : "Evalulation Report : Home Energy Reports ¨ Plan Year 4" .
Pour résoudre ce problème, la présente invention prévoit une approche dans laquelle la matrice des variables explicatives est de plein rang.
Deux grandes familles de méthodes le permettent :
- Les régressions linéaires sous contraintes type Lasso, Ridge, Elastic net et leurs dérivées.
Il s'agit de méthode de régression linéaire introduisant une contrainte sur la norme des coefficients du modèle de type :
avec /3 = (/3,) /3,õ ) 11.11une norme type Li, L2 ou autres ig le vecteur des paramètres des m+1 coefficients (un coefficient pour la constante + un coefficient par variable).
- Les régressions sur les composantes principales et les régressions du type PLS
dont l'objectif est d' orthogonaliser et de réduire l'espace des variables.
Les approches dites de Ridge et de Lasso vont être explicitées plus en détails dans ce qui suit.
Selon l'approche dite de Ridge, résoudre l'équation (1) ci-dessus consiste à
réaliser une régression linéaire de la consommation de fluide moyenne du premier groupe G1 sur les consommations individuelles du deuxième groupe G2 en utilisant la norme L2.
Dans l'exemple décrit ici, cette résolution d'équation (1) revient donc à
résoudre la minimisation ci-dessous :
arg min 1111 (0 -flP
(112 fie/2P
avec une contrainte sur la norme L2 du vecteur fi :11/12 , le paramètre 2 étant sélectionné par validation-croisée.
Alternativement, un algorithme de régression selon l'approche dite Lasso est implémentée dans le module informatique d'analyse 20 pour résoudre l'équation (1).
Selon cette approche, résoudre l'équation (1) revient à résoudre la minimisation ci-dessous :
õ2 arg min 1111 (0 - (112 fie/2P
Pour résoudre ce problème, la présente invention prévoit une approche dans laquelle la matrice des variables explicatives est de plein rang.
Deux grandes familles de méthodes le permettent :
- Les régressions linéaires sous contraintes type Lasso, Ridge, Elastic net et leurs dérivées.
Il s'agit de méthode de régression linéaire introduisant une contrainte sur la norme des coefficients du modèle de type :
avec /3 = (/3,) /3,õ ) 11.11une norme type Li, L2 ou autres ig le vecteur des paramètres des m+1 coefficients (un coefficient pour la constante + un coefficient par variable).
- Les régressions sur les composantes principales et les régressions du type PLS
dont l'objectif est d' orthogonaliser et de réduire l'espace des variables.
Les approches dites de Ridge et de Lasso vont être explicitées plus en détails dans ce qui suit.
Selon l'approche dite de Ridge, résoudre l'équation (1) ci-dessus consiste à
réaliser une régression linéaire de la consommation de fluide moyenne du premier groupe G1 sur les consommations individuelles du deuxième groupe G2 en utilisant la norme L2.
Dans l'exemple décrit ici, cette résolution d'équation (1) revient donc à
résoudre la minimisation ci-dessous :
arg min 1111 (0 -flP
(112 fie/2P
avec une contrainte sur la norme L2 du vecteur fi :11/12 , le paramètre 2 étant sélectionné par validation-croisée.
Alternativement, un algorithme de régression selon l'approche dite Lasso est implémentée dans le module informatique d'analyse 20 pour résoudre l'équation (1).
Selon cette approche, résoudre l'équation (1) revient à résoudre la minimisation ci-dessous :
õ2 arg min 1111 (0 - (112 fie/2P
17 avec une contrainte sur la norme Li du vecteur fi :11/4 2, le paramètre T
étant sélectionné par validation-croisée.
La contrainte sur la norme Li a pour avantage de sélectionner de manière plus parcimonieuse les compteurs de fluide (et donc les clients) et de réduire ainsi le biais entre le groupe de contrôle GC et le groupe effacé Gl.
En d'autres termes, avec cette contrainte sur la norme Li du vecteur fi, plus de clients du groupe de contrôle GC auront un coefficient de pondération (ou poids) égal à
0 .
Il est également possible d'ajouter une contrainte supplémentaire sur les coefficients de pondération en forçant la sélection d'individus dont les coefficients sont positifs. On parle de régression linéaire sous contrainte Lasso positif.
Selon ces différentes approches utilisant un calcul des coefficients de pondération par une régression linéaire, le groupe de contrôle GC est calculé par le processeur 30, lors de l'étape de détermination 40, selon la formule suivante Vt =1,..., 1:
P2 (t) = g P (t) Dans l'exemple décrit ici, une fois que ce groupe GC est déterminé, le module informatique d'estimation 40 ou estimateur peut, lors d'une étape d'estimation S5, estimer en temps réel lors d'une phase d'effacement Te la consommation de fluide effacée E en calculant la différence entre la consommation de fluide du groupe de contrôle GC et la consommation de fluide moyenne des n compteurs de fluide CF1,1, CF1,2, CF1,11 du premier groupe Gl.
La Demanderesse lors des différents tests effectués a démontré que l'approche de Lasso permet d'obtenir des résultats particulièrement performants, avec un taux d'erreur de moins de 8% contre un taux d'erreurs de plus de 10% avec les approches proposées dans l'état de la technique.
De tels résultats sont rendus possibles en construisant le groupe de contrôle à partir des courbes de charges infra-journalières disponibles précédent le jour évènement.
Ce principe a pour avantage de bien capter les effets des variables observables constantes dans le temps (localisation, type de logement, ...), les effets des variables observables fluctuant dans le temps (météo) ainsi que les variables inobservables (opinion politique, sensibilité écologique, profil gestionnaire, etc.).
étant sélectionné par validation-croisée.
La contrainte sur la norme Li a pour avantage de sélectionner de manière plus parcimonieuse les compteurs de fluide (et donc les clients) et de réduire ainsi le biais entre le groupe de contrôle GC et le groupe effacé Gl.
En d'autres termes, avec cette contrainte sur la norme Li du vecteur fi, plus de clients du groupe de contrôle GC auront un coefficient de pondération (ou poids) égal à
0 .
Il est également possible d'ajouter une contrainte supplémentaire sur les coefficients de pondération en forçant la sélection d'individus dont les coefficients sont positifs. On parle de régression linéaire sous contrainte Lasso positif.
Selon ces différentes approches utilisant un calcul des coefficients de pondération par une régression linéaire, le groupe de contrôle GC est calculé par le processeur 30, lors de l'étape de détermination 40, selon la formule suivante Vt =1,..., 1:
P2 (t) = g P (t) Dans l'exemple décrit ici, une fois que ce groupe GC est déterminé, le module informatique d'estimation 40 ou estimateur peut, lors d'une étape d'estimation S5, estimer en temps réel lors d'une phase d'effacement Te la consommation de fluide effacée E en calculant la différence entre la consommation de fluide du groupe de contrôle GC et la consommation de fluide moyenne des n compteurs de fluide CF1,1, CF1,2, CF1,11 du premier groupe Gl.
La Demanderesse lors des différents tests effectués a démontré que l'approche de Lasso permet d'obtenir des résultats particulièrement performants, avec un taux d'erreur de moins de 8% contre un taux d'erreurs de plus de 10% avec les approches proposées dans l'état de la technique.
De tels résultats sont rendus possibles en construisant le groupe de contrôle à partir des courbes de charges infra-journalières disponibles précédent le jour évènement.
Ce principe a pour avantage de bien capter les effets des variables observables constantes dans le temps (localisation, type de logement, ...), les effets des variables observables fluctuant dans le temps (météo) ainsi que les variables inobservables (opinion politique, sensibilité écologique, profil gestionnaire, etc.).
18 Par ailleurs, outre une estimation plus fine de l'effacement, la présente invention permet d'éviter les effets de surestimation induits par les effets d'anticipation et de rebond provoqués chez le consommateur avant et après l'effacement.
Enfin, la présente invention se distingue des autres approches de l'état de la technique en permettant une estimation en temps réel qui s'adapte au fil du temps en fonction du comportement des clients, consommateurs de fluide, et de l'arrivée de nouveaux clients adhérents au service d'effacement.
Le groupe de contrôle construit peut également être appliqué à d'autres groupes pour calculer d'autres effacements.
La présente invention trouve une application particulièrement avantageuse dans l'estimation de la consommation de fluide effacée avec les effacements par contrôle direct de la charge, par exemple par l'opérateur. Bien évidemment, la présente invention s'applique pour tous les types d'effacement, comme par exemple un effacement volontaire et ponctuel d'un client par exemple lors d'un pic tarifaire.
Dans l'exemple décrit ici, l'ensemble des fonctionnalités techniques décrites ci-dessus pour chacune des entités physiques du dispositif 100 est ici piloté par un programme d'ordinateur PG qui est enregistré sur un support d'enregistrement CI.
Il devra être observé que cette description détaillée porte sur un exemple de réalisation particulier de la présente invention, mais qu'en aucun cas cette description ne revêt un quelconque caractère limitatif à l'objet de l'invention ; bien au contraire, elle a pour objectif d'ôter toute éventuelle imprécision ou toute mauvaise interprétation des revendications qui suivent.
Enfin, la présente invention se distingue des autres approches de l'état de la technique en permettant une estimation en temps réel qui s'adapte au fil du temps en fonction du comportement des clients, consommateurs de fluide, et de l'arrivée de nouveaux clients adhérents au service d'effacement.
Le groupe de contrôle construit peut également être appliqué à d'autres groupes pour calculer d'autres effacements.
La présente invention trouve une application particulièrement avantageuse dans l'estimation de la consommation de fluide effacée avec les effacements par contrôle direct de la charge, par exemple par l'opérateur. Bien évidemment, la présente invention s'applique pour tous les types d'effacement, comme par exemple un effacement volontaire et ponctuel d'un client par exemple lors d'un pic tarifaire.
Dans l'exemple décrit ici, l'ensemble des fonctionnalités techniques décrites ci-dessus pour chacune des entités physiques du dispositif 100 est ici piloté par un programme d'ordinateur PG qui est enregistré sur un support d'enregistrement CI.
Il devra être observé que cette description détaillée porte sur un exemple de réalisation particulier de la présente invention, mais qu'en aucun cas cette description ne revêt un quelconque caractère limitatif à l'objet de l'invention ; bien au contraire, elle a pour objectif d'ôter toute éventuelle imprécision ou toute mauvaise interprétation des revendications qui suivent.
Claims (18)
1. Procédé d'estimation d'une consommation de fluide effacée (E) pendant une phase d'effacement (Te), ledit procédé mis en uvre par des moyens informatiques comportant :
lors d'une phase d'apprentissage (Ta) :
- une première étape de collecte (S1) consistant à collecter des premières données de consommation (D_CF1,1, D_CF1,2, D_CF1,n) comportant des informations relatives à la consommation de fluide de n compteurs de fluide (CF1,1, CF1,2, CF1,n) issus d'un premier groupe (G1), n étant un entier positif, lesdits n compteurs de fluide (CF1,1, CF1,2, CF1,n) du premier groupe (G1) ayant souscrit à un service d'effacement, - une deuxième étape de collecte (S2) consistant à collecter des deuxièmes données de consommation (D_CF2,1, D_CF2,2, D_CF2,m) comportant des informations relatives à la consommation de fluide de m compteurs de fluide (CF2,1, CF2,2, CF2,m) issus d'un deuxième groupe (G2), m étant un entier positif, lesdits m compteurs de fluide (CF2,1, CF2,2, CF2,m) du deuxième groupe (G2) n'ayant pas souscrit à un service d'effacement, - une étape d'analyse (S3) des premières et deuxièmes données de consommation collectées (D_CF1,1, D_CF1,2, D_CF1,n, D_CF2,1, D_CF2,2, D_CF2,m) au cours de laquelle des coefficients de pondération .beta., sont calculés en fonction de ces premières et deuxièmes données de consommation de manière à minimiser la distance entre les consommations de fluide des premier (G1) et deuxième (G2) groupes, i étant un entier positif compris entre 1 et m, et - une étape de détermination (S4) au cours de laquelle un groupe de contrôle (Gc) est déterminé à partir des deuxièmes données de consommation collectées (D_CF2,1, D_CF2,2, D_CF2,m) issues des m compteurs de fluide (CF2,1, CF2,2, CF2,m) du deuxième groupe (G2), et en fonction des coefficients de pondération .beta., calculés lors de l'étape d'analyse (S3), et lors de la phase d'effacement (Te) :
- une étape d'estimation (S5) consistant à estimer la consommation de fluide effacée (E) en calculant la différence entre la consommation de fluide dudit groupe de contrôle (GC) et la consommation de fluide moyenne des n compteurs de fluide (CF1,1, CF1,2, CF1,n) du premier groupe (G1).
lors d'une phase d'apprentissage (Ta) :
- une première étape de collecte (S1) consistant à collecter des premières données de consommation (D_CF1,1, D_CF1,2, D_CF1,n) comportant des informations relatives à la consommation de fluide de n compteurs de fluide (CF1,1, CF1,2, CF1,n) issus d'un premier groupe (G1), n étant un entier positif, lesdits n compteurs de fluide (CF1,1, CF1,2, CF1,n) du premier groupe (G1) ayant souscrit à un service d'effacement, - une deuxième étape de collecte (S2) consistant à collecter des deuxièmes données de consommation (D_CF2,1, D_CF2,2, D_CF2,m) comportant des informations relatives à la consommation de fluide de m compteurs de fluide (CF2,1, CF2,2, CF2,m) issus d'un deuxième groupe (G2), m étant un entier positif, lesdits m compteurs de fluide (CF2,1, CF2,2, CF2,m) du deuxième groupe (G2) n'ayant pas souscrit à un service d'effacement, - une étape d'analyse (S3) des premières et deuxièmes données de consommation collectées (D_CF1,1, D_CF1,2, D_CF1,n, D_CF2,1, D_CF2,2, D_CF2,m) au cours de laquelle des coefficients de pondération .beta., sont calculés en fonction de ces premières et deuxièmes données de consommation de manière à minimiser la distance entre les consommations de fluide des premier (G1) et deuxième (G2) groupes, i étant un entier positif compris entre 1 et m, et - une étape de détermination (S4) au cours de laquelle un groupe de contrôle (Gc) est déterminé à partir des deuxièmes données de consommation collectées (D_CF2,1, D_CF2,2, D_CF2,m) issues des m compteurs de fluide (CF2,1, CF2,2, CF2,m) du deuxième groupe (G2), et en fonction des coefficients de pondération .beta., calculés lors de l'étape d'analyse (S3), et lors de la phase d'effacement (Te) :
- une étape d'estimation (S5) consistant à estimer la consommation de fluide effacée (E) en calculant la différence entre la consommation de fluide dudit groupe de contrôle (GC) et la consommation de fluide moyenne des n compteurs de fluide (CF1,1, CF1,2, CF1,n) du premier groupe (G1).
2. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que, lors de l'étape d'analyse (S3), les coefficients de pondération sont calculés de manière à résoudre l'équation suivante :
dans laquelle :
- P (t) est la consommation de fluide individuelle du compteur de fluide j appartenant au deuxième groupe (G2) pendant la phase d'apprentissage (Ta), et - P1(t) est la consommation de fluide moyenne des n compteurs de fluide (CF1,1, CF1,2, CF1,n) du premier groupe (G1) pendant la phase d'apprentissage (Ta).
dans laquelle :
- P (t) est la consommation de fluide individuelle du compteur de fluide j appartenant au deuxième groupe (G2) pendant la phase d'apprentissage (Ta), et - P1(t) est la consommation de fluide moyenne des n compteurs de fluide (CF1,1, CF1,2, CF1,n) du premier groupe (G1) pendant la phase d'apprentissage (Ta).
3. Procédé selon la revendication 1 ou 2, caractérisé en ce que m est strictement supérieur à
n.
n.
4. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 3, caractérisé en ce que, lors de l'étape d'analyse (S3), le calcul de coefficients de pondération 13, comporte une sélection séquentielle des compteurs de fluide du deuxième groupe (G2) minimisant la distance entre les consommations de fluide des premier (G1) et deuxième (G2) groupes.
5. Procédé selon la revendication 4, caractérisé en ce que, lors de l'étape d'analyse (S3), une valeur 1 est attribuée au coefficient de pondération .beta.k si la consommation de fluide individuelle du compteur de fluide k du deuxième groupe (G2) est sélectionnée, et une valeur 0 est attribuée sinon, k étant un entier positif compris entre 1 et m.
6. Procédé selon l'une quelconque des revendications 4 ou 5, caractérisé en ce que l'étape de détermination (S4) du groupe de contrôle (GC) comporte le calcul de la consommation de fluide moyenne P2(t) du deuxième groupe (G2) en fonction des coefficients de pondération, un tel calcul étant réalisé selon la formule mathématique suivante :
dans laquelle P2, j(t) est la consommation de fluide individuelle du compteur de fluide j appartenant au deuxième groupe (G2) pendant la phase d'apprentissage (Ta).
dans laquelle P2, j(t) est la consommation de fluide individuelle du compteur de fluide j appartenant au deuxième groupe (G2) pendant la phase d'apprentissage (Ta).
7. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 3, caractérisé en ce que, lors de l'étape d'analyse (S3), le calcul de coefficients de pondération .beta.i comporte une régression linéaire de la consommation de fluide moyenne des n compteurs de fluide (CF1,1, CF1,2, CF1,n) du premier groupe (G1) sur les consommations de fluide individuelles de chacun des m compteurs de fluide (CF2,1, CF2,2, CF2,m) du deuxième groupe (G2).
8. Procédé selon la revendication 7, caractérisé en ce que la régression linéaire est une régression linéaire sous contrainte.
9. Procédé selon la revendication 7 ou 8, caractérisé en ce que la régression linéaire est une régression linéaire sous contrainte du type Ridge.
10. Procédé selon la revendication 7 ou 8, caractérisé en ce que la régression linéaire est une régression linéaire sous contrainte du type Lasso.
11. Procédé selon la revendication 7 ou 8, caractérisé en ce que la régression linéaire est une régression linéaire sous contrainte du type Elastic net.
12. Procédé selon la revendication 7, caractérisé en ce que la régression linéaire est du type PLS ou PCR.
13. Procédé selon l'une quelconque des revendications 7 à 12, caractérisé en ce que l'étape de détermination (S4) du groupe de contrôle (Gc) comporte le calcul de la consommation de fluide moyenne ~2(t) du deuxième groupe (G2) en fonction des coefficients de pondération, un tel calcul étant réalisé selon la formule mathématique suivante :
~2(t)=.SIGMA.,m j=1 .beta. j P 2,j (t) dans laquelle P 2,j (t) est la consommation de fluide individuelle du compteur de fluide j appartenant au deuxième groupe (G2) pendant la phase d'apprentissage (Ta).
~2(t)=.SIGMA.,m j=1 .beta. j P 2,j (t) dans laquelle P 2,j (t) est la consommation de fluide individuelle du compteur de fluide j appartenant au deuxième groupe (G2) pendant la phase d'apprentissage (Ta).
14. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé
en ce que la consommation de fluide est une puissance électrique représentative de la puissance électrique consommée.
en ce que la consommation de fluide est une puissance électrique représentative de la puissance électrique consommée.
15. Programme d'ordinateur (PG) comportant des instructions adaptées pour l'exécution des étapes du procédé d'estimation selon l'une quelconque des revendications 1 à 14 lorsque ledit programme d'ordinateur (PG) est exécuté par au moins un processeur.
16. Support d'enregistrement (CI) lisible par un ordinateur sur lequel est enregistré un programme d'ordinateur (PG) comprenant des instructions pour l'exécution des étapes du procédé d'estimation selon l'une quelconque des revendications 1 à 14.
17. Dispositif d'estimation (100) d'une consommation de fluide effacée (E) pendant une phase d'effacement (Te), ledit dispositif (100) comportant:
- un module de collecte (10) configuré pour collecter :
a) des premières données de consommation (D_CF1,1, D_CF1,2, D_CF1,n) comportant des informations relatives à la consommation de fluide de n compteurs de fluide (CF1,1, CF1,2, CF1,n) issus d'un premier groupe (G1), n étant un entier positif, lesdits n compteurs de fluide (CF1,1, CF1,2, CF1,n) du premier groupe (G1) ayant souscrit à un service d'effacement, et b) des deuxièmes données de consommation (D_CF2,1, D_CF2,2, D_CF2,m) comportant des informations relatives à la consommation de fluide de m compteurs de fluide (CF2,1, CF2,2, CF2,m) issus d'un deuxième groupe (G2), m étant un entier positif, lesdits m compteurs de fluide (CF2,1, CF2,2, CF2,m) du deuxième groupe (G2) n'ayant pas souscrit à un service d'effacement, et - un module informatique d'analyse (20) configuré pour calculer en fonction des premières et deuxièmes données de consommation (D_CF1,1, D_CF1,2, D_CF1,11, D_CF2,1, D_CF2,2, D_CF2,m) des coefficients de pondération 13, minimisant la distance entre les consommations de fluide des premier (G1) et deuxième (G2) groupes, i étant un entier positif compris entre 1 et m, - un processeur (30) configuré pour déterminer un groupe de contrôle (Gc) à
partir des deuxièmes données de consommation collectées (D_CF2,1, D_CF2,2, D_CF2,m) issues des m compteurs de fluide (CF2,1 , CF2,2, CF,m) du deuxième groupe (G2), et en fonction desdits coefficients de pondération .beta.i calculés par le module informatique d'analyse (20), et - un module informatique d'estimation (40) configuré pour estimer la consommation de fluide effacée (E) lors d'une phase d'effacement (Te) en calculant la différence entre la consommation de fluide dudit groupe de contrôle (GC) et la consommation de fluide moyenne des n compteurs de fluide (CF1,1, CF1,2, CF1,n) du premier groupe (G1).
- un module de collecte (10) configuré pour collecter :
a) des premières données de consommation (D_CF1,1, D_CF1,2, D_CF1,n) comportant des informations relatives à la consommation de fluide de n compteurs de fluide (CF1,1, CF1,2, CF1,n) issus d'un premier groupe (G1), n étant un entier positif, lesdits n compteurs de fluide (CF1,1, CF1,2, CF1,n) du premier groupe (G1) ayant souscrit à un service d'effacement, et b) des deuxièmes données de consommation (D_CF2,1, D_CF2,2, D_CF2,m) comportant des informations relatives à la consommation de fluide de m compteurs de fluide (CF2,1, CF2,2, CF2,m) issus d'un deuxième groupe (G2), m étant un entier positif, lesdits m compteurs de fluide (CF2,1, CF2,2, CF2,m) du deuxième groupe (G2) n'ayant pas souscrit à un service d'effacement, et - un module informatique d'analyse (20) configuré pour calculer en fonction des premières et deuxièmes données de consommation (D_CF1,1, D_CF1,2, D_CF1,11, D_CF2,1, D_CF2,2, D_CF2,m) des coefficients de pondération 13, minimisant la distance entre les consommations de fluide des premier (G1) et deuxième (G2) groupes, i étant un entier positif compris entre 1 et m, - un processeur (30) configuré pour déterminer un groupe de contrôle (Gc) à
partir des deuxièmes données de consommation collectées (D_CF2,1, D_CF2,2, D_CF2,m) issues des m compteurs de fluide (CF2,1 , CF2,2, CF,m) du deuxième groupe (G2), et en fonction desdits coefficients de pondération .beta.i calculés par le module informatique d'analyse (20), et - un module informatique d'estimation (40) configuré pour estimer la consommation de fluide effacée (E) lors d'une phase d'effacement (Te) en calculant la différence entre la consommation de fluide dudit groupe de contrôle (GC) et la consommation de fluide moyenne des n compteurs de fluide (CF1,1, CF1,2, CF1,n) du premier groupe (G1).
18. Dispositif (100) selon la revendication 17, caractérisé en ce qu'il comporte en outre des moyens informatiques configurés pour la mise en uvre des étapes du procédé
d'estimation selon l'une quelconque des revendications 1 à 14.
d'estimation selon l'une quelconque des revendications 1 à 14.
Applications Claiming Priority (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| FR1354694 | 2013-05-24 | ||
| FR1354694A FR3006075B1 (fr) | 2013-05-24 | 2013-05-24 | Estimation d'une consommation de fluide effacee |
| PCT/FR2014/051217 WO2014188140A1 (fr) | 2013-05-24 | 2014-05-23 | Estimation d'une consommation de fluide effacee |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CA2913250A1 true CA2913250A1 (fr) | 2014-11-27 |
Family
ID=48980053
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CA2913250A Abandoned CA2913250A1 (fr) | 2013-05-24 | 2014-05-23 | Estimation d'une consommation de fluide effacee |
Country Status (6)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US10255553B2 (fr) |
| EP (1) | EP3005517A1 (fr) |
| JP (1) | JP6151440B2 (fr) |
| CA (1) | CA2913250A1 (fr) |
| FR (1) | FR3006075B1 (fr) |
| WO (1) | WO2014188140A1 (fr) |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| FR3006075B1 (fr) * | 2013-05-24 | 2024-05-03 | Electricite De France | Estimation d'une consommation de fluide effacee |
| JP2016224566A (ja) * | 2015-05-27 | 2016-12-28 | 一般財団法人電力中央研究所 | 予測装置、予測方法および予測プログラム |
Family Cites Families (18)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5757664A (en) * | 1996-06-04 | 1998-05-26 | Warren Rogers Associates, Inc. | Method and apparatus for monitoring operational performance of fluid storage systems |
| AU2001294886A1 (en) * | 2000-09-28 | 2002-04-08 | Silicon Energy Corporation | System and method for energy usage curtailment |
| US7668694B2 (en) * | 2002-11-26 | 2010-02-23 | Unico, Inc. | Determination and control of wellbore fluid level, output flow, and desired pump operating speed, using a control system for a centrifugal pump disposed within the wellbore |
| US7036559B2 (en) * | 2003-07-08 | 2006-05-02 | Daniel Stanimirovic | Fully articulated and comprehensive air and fluid distribution, metering, and control method and apparatus for primary movers, heat exchangers, and terminal flow devices |
| JP4261471B2 (ja) * | 2004-01-23 | 2009-04-30 | 株式会社日立製作所 | 配電系統負荷想定方法及び装置 |
| US7107838B2 (en) * | 2004-04-19 | 2006-09-19 | Fook Tin Technologies Ltd. | Apparatus and methods for monitoring water consumption and filter usage |
| US7243050B2 (en) * | 2005-03-05 | 2007-07-10 | Armstrong Jay T | Devices and systems for remote and automated monitoring and control of water removal, mold remediation, and similar work |
| US7818092B2 (en) * | 2006-01-20 | 2010-10-19 | Fisher Controls International Llc | In situ emission measurement for process control equipment |
| FR2904486B1 (fr) | 2006-07-31 | 2010-02-19 | Jean Marc Oury | Procede et systeme de gestion et de modulation en temps reel de consommation electrique. |
| DE102007030055B4 (de) * | 2007-06-29 | 2010-01-28 | Enocean Gmbh | Energiewandler, Zähler mit Energiewandler, Vorrichtung mit Zähler, Verfahren zum Wandeln mechanischer in elektrische Energie, und Zählverfahren |
| CA2715934A1 (fr) * | 2009-09-30 | 2011-03-30 | Itron, Inc. | Compteur de service avec sensibilite de debit nul |
| CN102116647B (zh) * | 2009-12-31 | 2013-08-14 | 意法半导体研发(深圳)有限公司 | 流量计 |
| US20120136496A1 (en) * | 2010-11-30 | 2012-05-31 | General Electric Company | System and method for estimating demand response in electric power systems |
| US8972071B2 (en) * | 2011-10-27 | 2015-03-03 | General Electric Company | Systems and methods to predict a reduction of energy consumption |
| US9814426B2 (en) * | 2012-06-14 | 2017-11-14 | Medibotics Llc | Mobile wearable electromagnetic brain activity monitor |
| US20140183386A1 (en) * | 2013-01-03 | 2014-07-03 | Aqua - Rimat Ltd. | Sensing device with reduced energy consumption |
| FR3006075B1 (fr) * | 2013-05-24 | 2024-05-03 | Electricite De France | Estimation d'une consommation de fluide effacee |
| FR3014613B1 (fr) * | 2013-12-11 | 2016-01-15 | Electricite De France | Prediction d'une consommation de fluide effacee |
-
2013
- 2013-05-24 FR FR1354694A patent/FR3006075B1/fr active Active
-
2014
- 2014-05-23 CA CA2913250A patent/CA2913250A1/fr not_active Abandoned
- 2014-05-23 JP JP2016514468A patent/JP6151440B2/ja active Active
- 2014-05-23 US US14/893,567 patent/US10255553B2/en active Active
- 2014-05-23 WO PCT/FR2014/051217 patent/WO2014188140A1/fr active Application Filing
- 2014-05-23 EP EP14731310.0A patent/EP3005517A1/fr not_active Ceased
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP6151440B2 (ja) | 2017-06-21 |
| JP2016526369A (ja) | 2016-09-01 |
| US20160132782A1 (en) | 2016-05-12 |
| FR3006075B1 (fr) | 2024-05-03 |
| US10255553B2 (en) | 2019-04-09 |
| EP3005517A1 (fr) | 2016-04-13 |
| WO2014188140A1 (fr) | 2014-11-27 |
| FR3006075A1 (fr) | 2014-11-28 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| WO2015086994A1 (fr) | Prediction d'une consommation de fluide effacee | |
| FR2941328A1 (fr) | Procede de prevision de la production electrique d'un dispositif photovoltaique | |
| FR2920056A1 (fr) | Systeme et dispositif pour developper un processus d'estimation de duree de vie probabiliste base sur l'experimentation. | |
| WO2020115431A1 (fr) | Procédé de détermination d'une vitesse de salissure d'une unité de production photovoltaïque | |
| CA2913250A1 (fr) | Estimation d'une consommation de fluide effacee | |
| Ortega-Pacheco et al. | Climate change mitigation policy in Ecuador: Effects of land-use competition and transaction costs | |
| WO2020099144A1 (fr) | Assistance à la décision d'un lieu de déploiement de panneaux photovoltaïques par étude des courbes de charge de consommations dans le lieu. | |
| FR3131988A1 (fr) | Prévision bayésienne de consommation individuelle et équilibrage d'un réseau électrique | |
| WO2020048761A1 (fr) | Procédé et système de pilotage et de régulation d'un système de chauffage d'un local | |
| Roni et al. | Hydropower flexibility valuation tool for flow requirement evaluation | |
| FR3083355A1 (fr) | Procede, systeme et produit pour l'amelioration d'un processus industriel | |
| FR3103604A1 (fr) | Procédé de prédiction de consommations d’une ressource distribuée dans un réseau de distribution | |
| Clastres et al. | Effets en termes de surplus de l’effacement dans les réseaux électriques intelligents | |
| FR3095067A1 (fr) | Procédé d'évaluation de la production d’énergie photovoltaïque et unité d’évaluation et de gestion mettant en œuvre le procédé | |
| FR3075436A1 (fr) | Systeme de prevision de consommation d'energie sur une periode predeterminee. | |
| Bou-Fakhreddine | Modeling, control and optimization of cascade hydroelectric-irrigation plants: operation and planning | |
| FR3046483A1 (fr) | Procede d'optimisation de moyens de production d'energie | |
| Farhat | Application of contract theory to energy regulation problems, and study of the joint laws of a martingale and its running maximum | |
| Dong | Technology diffusion policy design: cost-effectiveness and redistribution in California solar subsidy programs | |
| FR2994494A1 (fr) | Dispositif d'aide a la gestion d'objets de visualisation | |
| OVIEDO HERNANDEZ | Improving the quality of PV plant performance analysis by increasing data integrity and reliability: a data-driven approach using Machine Learning techniques | |
| Pasanisi | Aide à la décision dans la gestion des parcs de compteurs d'eau potable | |
| Głowicka et al. | Retrospective evaluation support study on State aid rules for environmental protection and energy | |
| de Lagarde | Promoting renewable energy: subsidies, diffusion, network pricing, and market impacts | |
| Osina Torrez | Probabilistic streamflow forecasts in hydropower systems operation |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| EEER | Examination request |
Effective date: 20151120 |
|
| FZDE | Discontinued |
Effective date: 20191204 |