Les modèles basés sur la consommation par type de clients

Ce sont les modèles dont l’échelle élémentaire est la consommation par type de clients k, notée Pk.

Les courbes de charges selon les différents types de clients (e.g. résidentiels, commerces, in- dustrie, agriculture) peuvent être de nature très différente [101]. La figure 2.10 illustre bien cela : on voit notamment que le secteur résidentiel présente son pic caractéristique le soir, alors que les secteurs industriels, les services privés, et agriculture ont leur pic journalier vers midi. On voit aussi la baisse de consommation électrique le weekend pour les industries et les services privés.

Chapitre 2. État de l’art des modèles de consommation électrique 37

Figure 2.10 – Consommation horaire par catégorie de clients, janvier 2010 [34]

Ainsi de nombreux modèles utilisent comme échelle élémentaire la consommation par type de clients, car cette échelle permet de regrouper une grande diversité en un nombre restreint de profils (de l’ordre d’une dizaine [57]).

Les modèles utilisant les données de consommations individuelles comme entrée Pour accéder à des consommations par type de clients, de nombreux chercheurs passent par des données de consommations individuelles Pj. Le déploiement dans toute l’Europe des compteurs évolués rend de plus en plus accessible ce type de données : il est prévu que 80% des clients aient ce type de compteur installé en 2020 [132]. Cependant, ce déploiement massif est freiné par des problèmes de coût et de respect de la vie privée [107] : en 2014, seulement 23% des compteurs évolués prévus pour 2020 étaient installés [59]. Utiliser les données de mesures individuelles n’est pas toujours adapté, notamment dans certains pays où la représentativité n’est pas suffisante, ou si le déploiement est trop récent pour couvrir des périodes de mesure assez longues. Une fois ces données de consommation individuelles disponibles, leur classification en différentes catégories fait l’objet de recherches florissantes (voir les revues [101, 121]). Les chercheurs utilisent des mesures individuelles venant de compteurs évolués et appliquent différentes méthodes de regroupement (en anglais clustering) [150]. Une illustration de cela est donnée en figure 2.11.

Figure 2.11 – Méthode de classification des clients [150]

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mation de la zone à partir de la consommation de chaque catégorie :

Pz = X k∈K X j∈Jz k (Pj) = X k∈K (P_kz) (2.10)

Tout ceci permet une réduction des dimensions des données utilisées et une meilleure manipu- lation et interprétation [108]. Avec cette classification, chaque client est associé avec son cluster et son profil de charge correspondant [118]. La contribution de chaque type de clients dans la consom- mation totale agrégée de la zone peut ensuite être quantifiée [131], en connaissant la liste des clients avec des informations sur leur abonnement. Ceci permet de resimuler une courbe de charge agrégée pour pouvoir comparer les résultats et donc évaluer les performances du modèle.

Les gestionnaires du réseau de distribution (GRD) utilisent ce type de modèle pour planifier leur réseau et anticiper les investissements [109, 131]. C’est par exemple de cette manière que procède le principal gestionnaire du réseau de distribution français Enedis pour effectuer la planification de son réseau basse tension. Son modèle, appelé "Bagheera", est décrit par Ding [64]. Les GRD peuvent aussi vouloir connecter leurs lignes de façon à limiter les problèmes de déséquilibre de puissance et utilisent l’estimation des consommations à l’aide des profils des clients [56]. Des scé- narios prospectifs utilisant des projections sur l’énergie consommée pour les différentes catégories peuvent aussi être utilisés pour prévoir la distribution de consommation des différentes catégo- ries, tel que présenté par Andersen et al. [35]. Cependant, la classification des clients individuels a plusieurs inconvénients : elle requiert un nombre significatif de données de compteurs évolués, et les changements dans les profils sont difficiles à modéliser (e.g. évolution de l’occupation dans les logements) [34, 118]. Pour faire face à ces problèmes, ce sont souvent les modèles utilisant les données agrégées par zone vus au 2.3.1 qui sont utilisés pour planifier des zones à plus grande échelle.

Pour résumer, une fois les groupements en un ensemble K de catégories effectués, le problème est alors de trouver les profils-types par catégorie Pk selon les informations sur chaque client et sur

la météorologie, pour estimer au mieux la consommation électrique de la zone.

Pz ∼ (Pz_{, M e}z_{, Ab}z_{)|K (2.11)}

L’opérateur | désigne signifie “sachant que”, K signifie l’ensemble des catégories. Pour simuler une nouvelle zone z0, les modèles utilisent les mêmes types de profils et de données, mais on peut aussi y inclure les paramètres sociaux économiques de la nouvelle zone :

Pz0 ∼ (Pz0, M ez0, Abz0, Sz0)|K (2.12)

Certains auteurs font de même pour prévoir sur des horizons temporels, plutôt au long terme, tel qu’effectué par exemple par Andersen et al. [36].

Chapitre 2. État de l’art des modèles de consommation électrique 39

type de variables du modèle Données de consommation électrique utilisées

Données pour les facteurs influents utilisées

Entrée Consommation électrique

individuelle Pj

Données météorologiques M e, d’abonnement client Ab

Sortie Consommation électrique par

type de clients (ou profil du client) P_k

-

Évaluation Consommation électrique

consommée par zone Pz

Données socio-économiques S, météorologiques M e, d’abonnement client Ab

Calibration Consommation électrique

consommée par zone Pz

Données socio-économiques S, météorologiques M e, d’abonnement client Ab Table 2.4 – Utilisation des données par les modèles basés sur les consommations par type de clients utilisant les données de mesure individuelle

Les modèles utilisant les données de consommation par zone comme entrées

Au cours de cette thèse, [81], nous avons développé une méthode utilisant les données de consom- mation par zone comme données d’entrée. Nous prenons comme hypothèse que la demande par zone est une somme de différentes proportions de profils associés à différentes catégories de clients. Une méthode statistique utilisant les données de mesures de départ HTA ainsi que des données de des- cription des clients (venant d’un partenariat avec Enedis) a été proposée et permet de retrouver les profils par catégorie de clients. Ces profils peuvent être utilisés pour comprendre la contribu- tion de chaque catégorie dans la courbe agrégée. Ils permettent aussi de faire des prévisions de la consommation sur des zones non mesurées, en connaissant seulement la proportion en énergie consommée de chaque catégorie. Ce type de modèle permettant une telle génération de profils est à notre connaissance nouveau dans la littérature.

Formellement, ce modèle suppose que la consommation électrique d’une zone est :

Pz = X

k∈K

pz_kPk+ z (2.13)

Où pz_kest la proportion de la consommation en énergie de la catégorie k de la zone z, zest un terme résiduel supposé petit. Notons que l’on suppose les différents profils par catégorie Pkindépendants

de la zone. Ainsi l’enjeu dans ces travaux est de retrouver les différents profils par catégorie P_k avec une méthode d’optimisation. L’apprentissage de ces profils se fait en travaillant sur des centaines de zones, qui correspondent à des centaines de départs HTA répartis dans 3 zones géographiques françaises.

Chapitre 2. État de l’art des modèles de consommation électrique 40

type de variables du modèle Données de consommation électrique utilisées

Données pour les facteurs influents utilisées

Entrée Consommation électrique de

différentes zones Pz

Données sur l’abonnement des clients Ab

Sortie Consommation électrique par

type de clients P_k

-

Évaluation Comparaison sur la

consommation électrique de nouvelles zones

-

Calibration - -

Table 2.5 – Utilisation des données par les modèles basés sur les consommations par type de clients utilisant les données de mesure par zone