FR3089330A1

FR3089330A1 - Procédé et dispositif de modélisation prédictive de consommation en énergie d’un client

Info

Publication number: FR3089330A1
Application number: FR1872041A
Authority: FR
Inventors: Laurent Bozzi; Valérie LESGARDS; Sylvie PERRIN
Original assignee: Electricite de France SA
Current assignee: Electricite de France SA
Priority date: 2018-11-29
Filing date: 2018-11-29
Publication date: 2020-06-05
Anticipated expiration: 2038-11-29
Also published as: FR3089330B1

Abstract

La présente invention concerne un procédé de modélisation prédictive de la consommation d’énergie d’un client, caractérisé en ce qu’il comprend les étapes suivantes : détermination, à partir d’une base de données d’index de relève de consommation d’un ensemble de clients, d’une estimation pour une période passée des consommations mensuelles à température réalisée pour chacun des clients dudit ensemble, détermination, à partir de cette estimation, d’une estimation pour cette période passée, des consommations mensuelles à température normale pour les clients dudit ensemble, détermination de la consommation annuelle à température normale pour différents segments de clients prédéterminés, en fonction des estimations de consommation mensuelle à température normale ainsi déterminées, de coefficients de linéarisation et de la surface d’occupation des clients, , détermination par client d’une estimation de la consommation individuelle annuelle à venir à température normale pour ledit client, en fonction du segment de clients auquel ledit client appartient, des coefficients de linéarisation ainsi déterminés pour ledit segment et de la surface d’occupation dudit client.

Description

Titre de l'invention : Procédé et dispositif de modélisation prédictive de consommation en énergie d’un client [0001] DOMAINE TECHNIQUE GENERAL ET ETAT DE L’ART [0002] La présente invention concerne la modélisation prédictive de consommation en énergie.

[0003] Elle trouve application pour tous types d’énergie, notamment le gaz ou l’électricité. [0004] Elle est particulièrement avantageuse pour la modélisation prédictive de la consommation en énergie d’habitations individuelles, mais trouve également à s’appliquer dans le cas de clients professionnels ou industriels.

[0005] Il existe de façon générale un besoin d’améliorer la fiabilité des estimations de consommation d’énergie pour un client particulier ou l’ensemble des clients d’un fournisseur d’énergie.

[0006] Il est en particulier souhaitable de permettre aux clients d’un fournisseur d’énergie de disposer d’une estimation prédictive de ce qu’il devrait consommer mois après mois, afin de lui permettre de suivre sa consommation mensuelle et de la comparer à l’estimation prédictive de consommation dont il dispose pour la même période pour savoir s’il est en avance ou en retard dans sa consommation individuelle.

[0007] Une telle information peut en particulier permettre au client de prendre des mesures pour adapter sa consommation et notamment pour tenter de la réduire si cette consommation dérive par rapport à ce qui était initialement prévu.

[0008] De telles modélisations prédictives permettent en outre au fournisseur des facturations d’énergie forfaitisées, ce qui est une rupture par rapport aux pratiques traditionnelles historiques.

[0009] Des outils permettant aux clients de suivre quotidiennement leur consommation afin de mieux maîtriser leur budget sont déjà connus.

[0010] Les outils connus à ce jour ne mettent toutefois aucunement en œuvre une estimation prédictive mensuelle, voire journalière, des consommations individuelles.

[0011] En parallèle de cette tendance, on observe une forte augmentation des quantités de données disponibles et des capacités de calculs. La quantité de données disponible peut permettre de tenter de prévoir une consommation en énergie des clients. Si l’on possède des données de consommation régulières et fréquentes d’un consommateur, comme c’est le cas dans CA02697842, on peut extrapoler une consommation sur une période plus longue. Cependant, cela n’est pas toujours le cas. Dans le domaine du gaz, par exemple, les consommations ne sont relevées que tous les 6 mois. De plus, cela ne permet pas de proposer une estimation fiable applicable rapidement à chaque client.

[0012] PRESENTATION GENERALE DE L’INVENTION [0013] Un but général de l’invention est de proposer une modélisation prédictive simple de la consommation énergétique annuelle et/ou mensuelle d’un client donné.

[0014] Notamment, une telle estimation, lorsqu’elle est mensuelle, permet au client d’avoir un suivi en temps réel de sa consommation par rapport à un prévisionnel.

[0015] Egalement, un but de l’invention est de permettre une estimation particulièrement simple de la consommation annuelle et/ou mensuelle d’un client à partir de la surface du logement concerné, du type dudit logement concerné et de la zone climatique où il se trouve.

[0016] Un autre but est de proposer une modélisation permettant une estimation fiable de la quantité de gaz ou d’électricité qu’un fournisseur va devoir livrer pour une période donnée.

[0017] Un autre but encore est de permettre une estimation fiable de la consommation d’un ensemble de clients donné, en vue d’une meilleure gestion des volumes de gaz et/ou d’électricité à approvisionner par le fournisseur tout au long de l’année et d’une optimisation de la gestion de ses stocks au moindre coût.

[0018] Dans le cas du gaz notamment, cette estimation fiable de la consommation annuelle et/ou mensuelle du client permet pour le fournisseur :

[0019] - de constituer les bons stocks,

- d’avoir un suivi fiable de ceux-ci et de les réajuster au besoin.

[0020] Ainsi, selon un premier aspect, l’invention propose un procédé de modélisation de la consommation d’énergie d’un client, qui comprend les étapes suivantes :

[0021] - détermination, à partir d’une base de données d’index de relève de consommation d’un ensemble de clients, d’une estimation pour une période passée des consommations mensuelles à température réalisée pour chacun des clients dudit ensemble,

- détermination, à partir de cette estimation, d’une estimation pour cette période passée, des consommations mensuelles à température normale pour les clients dudit ensemble,

- détermination en fonction des estimations de consommation mensuelle à température normale ainsi déterminées et pour différents segments de clients prédéterminés, de coefficients de linéarisation de la consommation annuelle à température normale en fonction de la surface d’occupation des clients,

- détermination par client d’une estimation de la consommation individuelle annuelle à venir à température normale pour ledit client, en fonction du segment de clients auquel ledit client appartient, des coefficients de linéarisation ainsi déterminés pour ledit segment et de la surface d’occupation dudit client.

[0022] Ce procédé est avantageusement complété par les différentes caractéristiques suivantes prises seules ou en combinaison :

[0023] - il comporte en outre une étape de détermination, en fonction des estimations de consommation annuelle individuelle à température normale des clients, d’une estimation de la consommation annuelle globale à température normale sur l’ensemble des clients considéré ;

- il comporte une étape de détermination, pour les différents mois d’une année, d’un poids mensuel de consommation sur l’ensemble de l’année en fonction de la consommation annuelle globale pour l’ensemble de clients sur une période passée et de la consommation mensuelle globale dudit ensemble de clients considéré sur la même période ;

- ledit poids mensuel est déterminé par segment de clients ;

- il comporte une étape de détermination d’une estimation individuelle de la consommation mensuelle d’un client donné à température normale en rapportant l’estimation, préalablement déterminée, de sa consommation individuelle annuelle à venir à température normale à un ou des poids mensuel(s) du (ou des) mois considéré(s) ;

- il comporte en outre une étape de détermination, en fonction des estimations de consommation mensuelle individuelle des clients à température normale, d’une estimation de la consommation mensuelle globale à température normale sur l’ensemble des clients considérés ;

- la consommation mensuelle d’un client est relevée au moins mensuellement et comparée à l’estimation de sa consommation mensuelle à température normale préalablement déterminée ;

l’énergie est de type gaz ou de type électrique et on gère un stock de gaz et/ou d’électricité en fonction d’estimations de consommations annuelles et/ou mensuelles, globales et/ou individuelles, à température normale ainsi déterminées ;

- les segments regroupent des clients par type d’habitation et/ou par zone climatique.

[0024] Selon d’autres aspects encore, l’invention concerne un produit programme d’ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre des étapes du procédé proposé. Elle concerne également un support de données lisible par ordinateur, sur lequel est enregistré un tel produit programme d'ordinateur.

[0025] DESCRIPTIF RAPIDE DES FIGURES [0026] D’autres caractéristiques, buts et avantages de l’invention, apparaîtront à la lecture de la description détaillée qui va suivre, et en regard des dessins annexés, donnés à titre [0027] [0028] [0029] [0030] [0031] [0032] [0033] [0034] [0035] [0036] [0037] [0038] [0039] [0040] [0041] [0042] [0043] d’exemples non limitatifs et sur lesquels :

[fig.l]

- la figure 1 représente schématiquement une architecture pour le calcul des coefficients aO, al intervenant dans l’estimation de la consommation annuelle ou mensuelle à température normale d’un client en fonction de la surface de son habitation ;

[fig-2]

- la figure 2 est un organigramme donnant les différentes étapes de calcul desdits coefficients aO, al et de l’estimation de la consommation annuelle ou mensuelle à température normale d’un client en fonction de la surface de son habitation ;

[fig.3a] [fig.3b] [fig.3c] [fig.3d]

- les figures 3a à 3d sont des graphes en fonction du type d’habitations (appartement - figure 3a, figure 3b ; maison - figure 3c, figure 3d) sur lesquels ont été reportées les consommations globales (ordonnées) en fonction des surfaces d’habitations (abscisses) pour différentes zones climatiques Hl, H2 et H3, pour des données calées sur la valeur moyenne (figures 3a et 3c) ou des données calées sur le quantile P60 (figures 3d et 3e) (60%) ;

[fig-4]

- la figure 4 illustre les interactions entre un client, son compteur d’énergie et un serveur de fournisseur gérant les différentes données ;

[fig.5]

- la figure 5 illustre les différentes étapes d’une détermination de consommation annuelle ou mensuelle individuelle en fonction des coefficients aO et al déterminés dans le cadre du calcul de la figure 2.

DESCRIPTIF DETAILLE DE MODE(S) DE MISE EN OEUVRE

On se place dans ce qui suit dans le cas d’un suivi et d’une estimation de consommations de gaz, par exemple pour le chauffage d’habitations individuelles ou l’alimentation de chauffe-eau ou de gazinière.

La consommation de gaz, est fortement corrélée aux conditions météorologiques. La consommation annuelle d’un client dépend donc fortement de la température qu’il a fait pendant l’année. Il en est a fortiori de même pour le calcul du stock annuel nécessaire pour alimenter un ensemble de clients donné.

Afin de prévoir la consommation en énergie d’un client sur une année dont on ne connaît pas encore les conditions météorologiques, il convient de raisonner à température normale.

Une température normale (TN) pour un jour donné est la température calculée [0044] [0045] [0046] [0047] [0048] [0049] [0050] [0051] [0052] [0053] [0054] [0055] [0056] [0057] [0058] [0059] [0060] comme la moyenne des températures à ce jour donné les 30 dernières années.

Architecture générale

On a représenté sur la figure 1 un calculateur C qui permet de construire une table Tl qui est un jeu de données (paramètres a₀ et ai décrits plus loin de façon détaillée) permettant le calcul des estimations de consommations annuelles et/ou mensuelles des clients à températures normales.

Notamment, ce calculateur détermine le jeu de données de la table Tl à partir des données disponibles dans les tables de profils TP disponibles dans le cadre du Groupe de Travail Gaz (GTG 2007) http://www.gtg2007.com/libre/donnees/index.php?IdDPDRType=3#contenu

Le calculateur C utilise également comme donnée d’entrée la base de données clients du fournisseur (base Bl).

Notamment, cette base 1 associe les paramètres qui apparaissent dans les contrats de différents clients et la consommation d’énergie de ces clients sur une période passée donnée.

Cette période passée est typiquement comprise entre cinq et dix ans.

Cette base de données Bl associe ainsi par exemple les relevés semestriels de consommation de gaz pour cette période (relevés d’index) et les caractéristiques des logements correspondants, typiquement la superficie ou la localisation géographique.

Elle stocke également le montant de factures pour les différents clients concernés, ces factures étant calculées sur la consommation entre deux relèves successives, c’est-à-dire sur la différence d’index entre celui mentionné le jour de la relève et la valeur de l’index de la relève précédente (relevé typiquement 6 mois auparavant).

Typiquement, une telle base Bl contiendra des données d’environ 40000 personnes.

Catégorisation des clients - Etape El

Dans une première étape El (figure 2), le calculateur C traite les données de la base B1 pour catégoriser les clients qui sont recensés dans cette base selon les profils de consommation tels que définis par le Groupe de Travail Gaz.

Pour les clients correspondant à des habitations individuelles, ces profils de consommation sont de deux types :

- Le profil POU correspondant à des clients à relevé semestriel dont la consommation est inférieure à 6000 kW/an ;

- Les clients P012, à relevé semestriel, dont la consommation est supérieure à 6000 kW/an.

Les courbes de consommation de ces profils à température normale TN tout au long de l’année sont illustrées sur les figures 3a et 3b.

Le profil POU correspond typiquement à des clients qui ne disposent pas de chauffage gaz mais qui utilisent le gaz uniquement pour l’eau chaude sanitaire et/ou la cuisson. Le profil P012 couvre quant à lui les trois usages.

[0061] On notera ici que les entreprises ou professionnels sont catégorisés classiquement dans sept autres profils référencés de P013 à P019.

[0062] Calcul des consommations à température réalisée - Etape E2 [0063] Pour chaque profil de client (en roccurrence POU, P012), les tables de profils TP disponibles dans le cadre du Groupe de Travail Gaz (GTG 2007)fournissent une valeur de consommation à température normale pour chaque jour j de l’année.

[0064] Cette consommation étant différente selon que l’on se trouve un jour de week-end ou férié ou un jour de semaine (hors week-end ou jour férié), le tableau TP intègre un paramètre S qui est une indication du jour de la semaine, avec S=0 si ce jour est un week-end ou un jour férié, et S=1 si non.

[0065] [Tableaux 1]

Jour	S	POU	P012
01/04/2015	1	1.14603552	1.28627409
02/04/2015	1	1.13561935	1.26293776
03/04/2015	1	1.12600441	1.24139653
04/04/2015	0	1.02562427	1.12222509
05/04/2015	0	1.01457968	1.10055357
06/04/2015	0	1.00353509	1.07888206
07/04/2015	1	1.08433971	1.14805123
08/04/2015	1	1.07312228	1.12291980
09/04/2015	1	1.06270611	1.09958347

[0066] Tableau 1 : extrait de l'onglet Profils” des tables de profils TP [0067] les tables de profils TP fournissent en outre, pour chaque profil POU, P012 et chaque jour j de l’année, des coefficients d’ajustement eO et el (également appelé gradients) qui dépendent du profil de consommation du client (POU, P012), du mois de consommation, le cas échéant de la zone climatique (Hl, H2, H3) et de la distinction jour de semaine, jour de week-end, jour férié.

[0068] Typiquement, pour un profil de consommation donné, pour une année donnée, on associera à chaque mois deux coefficients d’ajustement, correspondant respectivement au coefficient d’ajustement d’un jour de semaine ou d’un jour de week-end. On a typiquement 24 coefficients pour chaque année, pour chaque profil de consommation.

[0069] [Tableaux!]

Code profil	Zone climatique	Date_début	Date_fin	e o (kWh/°C)	ei(kWh/°C)
POU	Hl /H2/H3	01/04/2015	30/04/2015	0	0
POU	Hl /H2/H3	01/05/2015	31/05/2015	0	0
POU	Hl /H2/H3	01/06/2015	30/06/2015	0	0
POU	Hl /H2/H3	01/07/2015	31/07/2015	0	0
POU	Hl /H2/H3	01/08/2015	31/08/2015	0	0
POU	Hl /H2/H3	01/09/2015	30/09/2015	0	0
POU	Hl /H2/H3	01/10/2015	31/10/2015	-0.04704272	-0.04640318
POU	Hl /H2/H3	01/11/2015	30/11/2015	-0.04704272	-0.04640318
POU	Hl /H2/H3	01/12/2015	31/12/2015	-0.09167966	-0.05446341
POU	Hl /H2/H3	01/01/2016	31/01/2016	-0.09167966	-0.05446341
POU	Hl /H2/H3	01/02/2016	29/02/2016	-0.09167966	-0.05446341
POU	Hl /H2/H3	01/03/2016	31/03/2016	-0.09167966	-0.05446341
P012	Hl /H2/H3	01/04/2015	30/04/2015	-0.1063332	-0.12649587
P012	Hl /H2/H3	01/05/2015	31/05/2015	-0.10652397	-0.12123989
P012	Hl /H2/H3	01/06/2015	30/06/2015	-0.08723296	-0.06138809
P012	Hl /H2/H3	01/07/2015	31/07/2015	0	0
P012	Hl /H2/H3	01/08/2015	31/08/2015	0	0
P012	Hl /H2/H3	01/09/2015	30/09/2015	-0.06157185	-0.0599519
P012	Hl /H2/H3	01/10/2015	31/10/2015	-0.10832407	-0.12809336
P012	Hl /H2/H3	01/11/2015	30/11/2015	-0.11673174	-0.12582132
P012	Hl /H2/H3	01/12/2015	31/12/2015	-0.14128214	-0.14497178
P012	Hl /H2/H3	01/01/2016	31/01/2016	-0.14128214	-0.14497178
P012	Hl /H2/H3	01/02/2016	29/02/2016	-0.14128214	-0.14497178
P012	Hl /H2/H3	01/03/2016	31/03/2016	-0.14128214	-0.14497178

[0070] Tableau 2 : coefficients d'ajustement climatique pour les profils POU et P012 Extrait de l’onglet ajustement climatique des tables de profils TP [0071] Pour un jour j donné, le coefficient d’ajustement ej est égal à [0072] - eO si le jour j est un week-end ou un jour férié ;

- el pour les autres jours.

[0073] Ces coefficients d’ajustement s’expriment en kWh/°C ; pour un jour j donné, ils permettent de passer de la consommation à température normale à un profil de consommation à température réelle par la formule [0074] [Math.l]

Profil_TRj = Profil_TNj + Δ Tj * ej [0075] avec [0076] [Math.2]

ΔΤ· = min (TRj, TS’)-min (TN-, TS} [0077] où TRj est la température réalisée et TNj la température normale du jour j et TS la température seuil de non chauffage (typiquement 15°C).

[0078] Par exemple, si le client a le profil POU, son gradient vaut, quelle que soit sa zone climatique :

[0079] - le dimanche 17 mai 2015, eO = -0,10652397 kWh/°C;

- le vendredi 04 mars 2016 el=-0,14497178 kWh/°C;

- le samedi 05 mars 2016, eO = -0,14128214 kWh/°C.

[0080] En variante, pour certaines années, les coefficients d’ajustements peuvent être différenciés par zone climatique. Il existe trois zones climatiques, Hl, H2 et H3 auxquelles les différents départements peuvent être rattachés. Chaque département est rattaché à l’une de ces trois zones climatiques.

[0081] Un coefficient d’ajustement peut en outre être nul si, pour un profil de consommation donné, une variation de température n’a pas d’impact sur la consommation d’énergie des clients correspondant au profil de consommation. Typiquement, dans le cas d’un profil de consommation correspondant à des clients ayant un chauffage au gaz, un coefficient d’ajustement sera élevé en hiver et faible voire nul en été.

[0082] Le gradient ej est un gradient en écart à la normale, il traduit donc l’augmentation de consommation due à une baisse de la température réalisée par rapport à la température normale.

[0083] En reprenant l’exemple ci-dessus du 17 mai 2015, si la température réalisée était de 10°C alors que la température normale est de 13°C habituellement, on a 3° d’écart. L’augmentation de consommation sera ce jour-là de (10 - 13) * (-0,1065...) = 0,32 kWh.

[0084] Les consommations journalières j ainsi calculées sont stockées dans une table (ci-dessous - tableau 3) qui fournit pour les différents profils (en l’occurrence POU et P012), par station météo et par jour, une estimation des consommations à température réalisée (Profil TR f) pour la période passée examinée.

[0085] [Tableaux3]

DATE	s	Zone_climatique	ID_STATIO N	P011_TR	P012_TR
2009-04-01	1	H1	1089001	1.1690696	1.3785456
2009-04-02	1	H1	1089001	1.1293269	1.3820096
2009-04-03	1	H1	1089001	1.1101601	0.9375573
2009-04-04	0	H1	1089001	1.1329100	1.1480684
2009-04-05	0	H1	1089001	1.1210927	1.0490173
2009-04-06	1	H1	1089001	1.1244303	0.7276145

[0086] Tableau 3 : exemple de table de profils de consommations à température réalisée, par station météo et jour [0087] On notera que ce calcul peut être réalisé par le calculateur C ou être obtenu de façon indépendante.

[0088] Calcul de la consommation de gaz. à température réalisée au pas journalier et au pas mensuel - Etape E3 [0089] Connaissant les profils à température réalisée et les index de relèves semestrielles des clients pour la période considérée, le calculateur C détermine, pour chaque catégorie de clients (en l’occurrence POU et P012), la consommation journalière globale des clients pour cette catégorie.

[0090] A cet effet, le calculateur C calcule le volume de consommation en m³ sur le semestre comme étant la différence des index entre les deux dates de relèves (Vol_Conso_m³).

[0091] Ce volume de consommation sur la période de relève « Vol_Conso_m³ » est le cas échéant converti en kWh par une simple multiplication par un coefficient moyen de conversion (connu du fournisseur).

[0092] La consommation en kWh est par la suite notée « Vol_Conso ».

[0093] Connaissant la consommation en kWh « Vol_Conso_s » sur la période de relève (semestre S), le calculateur C détermine une estimation de la consommation journalière du client par :

[0094] [Math.3]

Conso_qaz =Vol_ConsOe *Contrib_TR.

i ^ύ j [0095] où j est un jour donné et où « Contrib-TRj» est la contribution journalière du client à température réalisée et correspond au profil de consommation du jour j à température réalisée, normalisé sur l’ensemble du semestre auquel le jour j appartient :

[0096] [Math.4]

Pro fil_TR , C ontrib _TR . = v ™a j Σ Profil_TR j^s ¹ j [0097] Le calculateur détermine ensuite la consommation mensuelle de gaz en sommant les estimations de la consommation journalière de gaz pour tous les jours du mois :

[0098] [Math.5] Conso_mens = Σ. Consoaaz ^m j e m j [0099] On dispose ainsi pour chaque client gaz d’une estimation de sa consommation journalière et mensuelle passée.

[0100] Calcul de la consommation de gaz à température normale au pas journalier et au pas mensuel - Etape E4 [0101] Le calculateur C estime ensuite les consommations de gaz à température normale pour le semestre ainsi que pour chaque jour j.

[0102] La consommation pour le semestre à température normale Vol_Conso_TN _s est donnée par la somme des consommations journalières sur le semestre S multipliée par le rapport de la somme des profils à température normale TNj et de la somme des profils à température réalisée TRj :

[0103] [Math.6]

Σ. J>rofU_TN.

Vol_C onso _TN _s = Σ . _gC onso az * Profil TR j e S j [0104] La consommation de gaz (en kWh) est déterminée quant à elle par le calculateur C par multiplication du volume de consommation à température* Vol_Conso TN_S » ainsi obtenu par une contribution journalière « Contrib-TNj» du client à température normale, soit :

[0105] [Math.7]

Conso_gaz_TN = Vol _C onso _TN ç * Contrib _TN.

J ^sJ [0106] avec [0107] [Math.8]

Pro fil _TN.

C ontrib _TN . = vtm j Σ Profil _TN j e .5’j [0108] Segmentation des clients et calcul des coefficients de linéarisation aO, al - Etape E5 [0109] La population de clients du fournisseur est préalablement segmentée en groupes de clients homogènes vis-à-vis de leur consommation en énergie.

[0110] Une étude a été menée pour identifier la segmentation la plus intéressante.

[0111] Cette étude a notamment analysé la variance entre la consommation et les variables caractéristiques disponibles.

[0112] Pour chaque critère déterminant identifié, il a été déterminé des catégories, correspondant par exemple pour des critères déterminants ayant des valeurs numériques continues à prendre des tranches entre des valeurs seuils correspondant à des quantiles. Pour le critère « surface d’occupation » par exemple, cela peut revenir à distinguer 4 tranches définies selon les quantiles 25, 50, 75 et 85 de la surface par type de logement.

[0113] On définit ensuite un segment comme l’intersection des catégories des critères déterminants.

[0114] Par exemple, un segment de population peut être constitué des clients habitant dans une zone climatique Hl, ayant un logement de type « appartement », pour lequel la superficie est inférieure au quantile 25.

[0115] Au sein de chaque segment ainsi défini, on peut avantageusement analyser la dispersion des consommations mensuelles afin de déterminer des quantiles de consommation au sein de chaque segment.

[0116] Le résultat de l’étude a conduit à identifier comme particulièrement intéressante une segmentation consistant à regrouper les clients :

[0117] - par zones climatiques (typiquement les trois zones Hl, H2, H3),

- par type d’habitation (maison ou appartement par exemple).

[0118] En sommant les consommations mensuelles à température normale par segment de clients obtenu précédemment, il apparaît que les consommations annuelles varient de façon sensiblement linéaire en fonction de la surface de l’habitation (surface d’occupation) (figure 3a à 3d).

[0119] Le calculateur C met par conséquent en œuvre sur les données obtenues à l’issue de l’étape de calcul de la consommation de gaz à température normale un traitement de régression linéaire afin d’obtenir un jeu de coefficients aO, al correspondant à l’ordonnée et à l’origine et à la pente, selon le type de logement et selon la zone climatique.

[0120] La pente al traduit en particulier l’augmentation de consommation annuelle à température normale induite par un accroissement de la surface d’occupation d’un mètre carré.

[0121] Typiquement, selon que l’on s’intéresse à une population calée sur la moyenne ou sur le quantile P60, aO et al prennent les valeurs résumées dans les deux tables suivantes :

[0122] [Tableaux4]

	Type de logement	Zone climatique	aO	al
Calé sur la moyenne	Appartement	Hl	3814	102
Appartement	H2	3660	80
Appartement	H3	3002	80
Maison	Hl	4425	122
Maison	H2	4706	89
Maison	H3	2971	99

[0123] Table Tl - calage sur la moyenne [0124] [Tableaux5]

	Type de logement	Zone climatique	aO	al
Calé sur le P60	Appartement	Hl	4711	97
Appartement	H2	4385	78
Appartement	H3	3801	78
Maison	Hl	4833	124
Maison	H2	5522	85
Maison	H3	3128	99

[0125] Table Tl - calage sur le P60 [0126] On notera que d’autres quantiles que le quantile P60 peuvent être utilisés pour ce calcul. Les quantiles trop élevés (P90, voire P75 par exemple) sont toutefois évités, pour disposer de données sans dispersion de consommation trop importante en particulier sur les mois les plus froids.

[0127] Estimation de la consommation annuelle et mensuelle à température normale Etape E6 [0128] Le jeu de données ainsi déterminé (Table Tl) est ensuite aisément utilisé pour calculer, via le même calculateur C ou via un calculateur différent, la consommation annuelle à température normale pour un client individuel donné.

[0129] La consommation annuelle du client se calcule en effet de façon particulièrement simple selon la formule suivante :

[0130] TN = aO + alxsurface (m²).

[0131] Connaissant la consommation annuelle, il est ensuite possible d’estimer la consommation mensuelle par une simple multiplication de celle-ci par un coefficient représentant le poids de chaque mois dans l’année.

[0132] Un tableau de répartition des poids de consommation dans l’année est par exemple le suivant :

[0133] [Tableauxô]

Mois	Poids_mois
1	18,23%
2	15,00%
3	13,28%
4	7,75%
5	2,96%
6	1,75%
7	1,61%
8	1,55%
9	1,95%
10	6,50%
11	12,28%
12	17,14%

[0134] Ce tableau de poids est préalablement déterminé, par exemple pour chaque segment de clients, en fonction des consommations des années précédentes pour le segment considéré.

[0135] Notamment, pour un segment donné, on somme, sur tous les clients de ce segment, l’estimation des consommations globales en énergie au pas mensuel à température normale (calculée lors de l’étape 4) de chaque client, afin d’obtenir une estimation de la consommation globale en énergie au pas mensuel à température normale pour le segment de clients considéré.

[0136] De même, en sommant, sur tous les clients de chaque segment puis sur tous les mois de l’année, l’estimation de la consommation globale en énergie au pas mensuel à température normale pour chaque client, on obtient une estimation de la consommation globale en énergie au pas annuel à température normale pour le même segment de clients.

[0137] En divisant l’estimation de la consommation globale en énergie au pas mensuel à température normale par l’estimation de la consommation globale en énergie au pas annuel à température normale pour le segment de clients considéré, on obtient le poids de chaque mois à température normale pour un segment de clients.

[0138] L’estimation de la consommation mensuelle d’un client donné est quant à elle calculée en multipliant la consommation annuelle à température normale modélisée pour le client (calculée précédemment) par le poids du ou des mois considérés pour le segment auquel le client appartient.

[0139] On obtient alors, pour chaque mois, une consommation mensuelle à température normale modélisée pour le client.

[0140] Prise en compte du risque climatique [0141] De manière avantageuse, il est également possible de prendre en compte le risque climatique dans le calcul de la consommation annuelle à température normale modélisée pour un client. Cela permet par exemple de prévenir un risque de surconsommation due à une météo extrême.

[0142] Selon que la période considérée est plus ou moins longue, on affecte une survaleur de thermosensibilité de consommation pour se prémunir d’un aléa climatique susceptible d’engendrer une surconsommation d’énergie, pour du chauffage notamment.

[0143] Ce mode de réalisation est mis en œuvre par un dispositif comprenant une interface 5, typiquement un ordinateur, comprenant des moyens d’affichage, typiquement un écran, des moyens de saisie d’information, typiquement un clavier ou un écran tactile, des moyens de stockage, typiquement un disque dur, et des moyens de calcul, typiquement un processeur.

[0144] Exemple de mise en œuvre [0145] On se place dans ce qui suit dans le cas d’un nouveau client.

[0146] En souscrivant au service, ce nouveau client CL transmet à un serveur SF du fournisseur (figure 4) des données qui lui sont demandées lors de son inscription, tels que le lieu où se trouve son habitation, le type de son habitation (appartement, maison) ou le nombre de m² de celle-ci (étape SI sur la figure 5).

[0147] A partir des données personnelles transmises par le nouveau client CL, le serveur SF identifie le segment auquel appartient le nouveau client CL (étape S2) et détermine les coefficients de régression aO et al qui s’appliquent (étape S3) en utilisant les données de la table Tl.

[0148] Ces coefficients sont en particulier ceux déterminés à Tissue de l’étape E5 précédemment décrite et qui correspondent au segment et aux critères d’usages du client (catégorie P011 ou P012 - chauffage au gaz ou non, chauffe-eau ou simple gazinière).

[0149] Connaissant ces coefficients de régression, le serveur SF calcule ensuite une estimation de sa consommation en énergie annuelle (étape S4) et mensuelle (étape S5) à température normale à partir des coefficients de régression.

[0150] Cette estimation est stockée et/ou transmise au client CL, qui peut par exemple la consulter par le biais d’une application sur son téléphone portable.

[0151] Le client dispose en outre au niveau de son habitation d’un compteur CG communiquant qui assure le relevé quotidien ou mensuel de sa consommation (suivi de l’index de consommation) et la transmet au serveur SL du fournisseur.

[0152] Ce serveur agrège par exemple les différentes consommations des clients. La consommation globale des clients ou de groupes de clients donnés est comparée à la prévision de consommation qui avait été faite pour la même période afin de permettre au fournisseur d’ajuster ses stocks en temps réel.

[0153] Le fournisseur utilise en outre l’information de prévision annuelle et la prévision mensuelle pour gérer ses stocks à l’avance.

[0154] L’information de consommation réelle est en outre accessible individuellement par chacun des clients pour qu’il puisse la comparer à la consommation prévisionnelle calculée par le serveur SL.

[0155] Par exemple, la consommation réelle est transmise au client via l’application de son téléphone portable. L’affichage de l’application permet de mettre en évidence des dérives de consommation par rapport à un prévisionnel donné.

[0156] Un message d’alerte est par exemple généré en cas de dépassement de certains seuils.

[0157] Comme on l’aura compris, le procédé proposé a été décrit dans le cas d’une modélisation de consommation d’énergie de type gaz mais s’appliquerait de la même façon pour tout autre type d’énergie (électricité notamment).

Claims

Revendications [Revendication 1] Procédé de modélisation prédictive de la consommation d’énergie d’un client, caractérisé en ce qu’il comprend les étapes suivantes : - détermination, à partir d’une base de données d’index de relève de consommation d’un ensemble de clients, d’une estimation pour une période passée des consommations mensuelles à température réalisée pour chacun des clients dudit ensemble, - détermination, à partir de cette estimation, d’une estimation pour cette période passée, des consommations mensuelles à température normale pour les clients dudit ensemble, - détermination en fonction des estimations de consommation mensuelle à température normale ainsi déterminées et pour différents segments de clients prédéterminés, de coefficients de linéarisation de la consommation annuelle à température normale en fonction de la surface d’occupation des clients, - détermination par client d’une estimation de la consommation individuelle annuelle à venir à température normale pour ledit client, en fonction du segment de clients auquel ledit client appartient, des coefficients de linéarisation ainsi déterminés pour ledit segment et de la surface d’occupation dudit client et en ce que la consommation réelle d’un client est comparée à une consommation prévisionnelle calculée en fonction de la consommation individuelle annuelle estimée et en ce qu’un message d’alerte est généré en cas de dépassement d’au moins un seuil. [Revendication 2] Procédé selon la revendication 1, comportant en outre une étape de détermination, en fonction des estimations de consommation annuelle individuelle à température normale des clients, d’une estimation de la consommation annuelle globale à température normale sur l’ensemble des clients considéré. [Revendication 3] Procédé selon l’une des revendications précédentes, comportant une étape de détermination, pour les différents mois d’une année, d’un poids mensuel de consommation sur l’ensemble de l’année en fonction de la consommation annuelle globale pour l’ensemble de clients sur une période passée et de la consommation mensuelle globale dudit ensemble de clients considéré sur la même période. [Revendication 4] Procédé selon la revendication 3, dans lequel ledit poids mensuel est déterminé par segment de clients.

[Revendication 5] Procédé selon la revendication 3 ou selon la revendication 4, comportant une étape de détermination d’une estimation individuelle de la consommation mensuelle d’un client donné à température normale en rapportant l’estimation, préalablement déterminée, de sa consommation individuelle annuelle à venir à température normale à un ou des poids mensuel(s) du (ou des) mois considérés. [Revendication 6] Procédé selon l’une des revendications précédentes, comportant en outre une étape de détermination, en fonction des estimations de consommation mensuelle individuelle des clients à température normale, d’une estimation de la consommation mensuelle globale à température normale sur l’ensemble des clients considéré. [Revendication 7] Procédé selon la revendication 6, dans lequel la consommation mensuelle d’un client est relevée au moins mensuellement et comparée à l’estimation de sa consommation mensuelle à température normale préalablement déterminée. [Revendication 8] Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel l’énergie est de type gaz ou de type électrique et dans lequel un fournisseur d’énergie gère un stock de gaz et/ou d’électricité en fonction d’estimations de consommations annuelles et/ou mensuelles, globales et/ou individuelles, à température normale ainsi déterminées. [Revendication 9] Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel les segments regroupent des clients par type d’habitation et/ou par zone climatique. [Revendication 10] Produit programme d’ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre des étapes d’un procédé selon l’une des revendications précédentes. [Revendication 11] Support de données lisible par ordinateur, sur lequel est enregistré un produit programme d'ordinateur selon la revendication 10.

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