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Qu’est-ce que la prévision de charge ?
Date de publication : 21 mars 2024
Contributrices : Amanda McGrath, Alexandra Jonker
La prévision de charge est le processus qui consiste à prévoir la quantité d’électricité qui sera nécessaire à un moment donné et la manière dont cette demande affectera le réseau de distribution. Elle est utilisée pour garantir la disponibilité d’une quantité d’énergie suffisante pour répondre aux besoins de consommation, tout en évitant le gaspillage et l’inefficacité.
La prévision de charge électrique est essentielle à la planification opérationnelle des systèmes électriques, et cruciale pour éviter les pannes. Les prévisions de charge peuvent aller du court terme (quelques heures ou jours à l’avance) au long terme (quelques mois ou années à l’avance). La précision de ces prévisions a un impact direct sur le coût et la fiabilité de tout le système d’alimentation. La prévision de charge fait également partie de la prévision énergétique plus globale, qui comprend des prévisions sur la disponibilité et le prix des combustibles tels que le pétrole et le gaz, ainsi que sur les sources d’énergie renouvelable.
Dans ce document, nous avons décidé de vous fournir des directives pour vous aider dans votre approche de la génération de rapports ESG.
Pourquoi la prévision de charge est-elle importante ?
Des prévisions précises de charge garantissent que l’alimentation électrique est suffisante pour répondre à la demande à tout moment, maintenant ainsi l’équilibre et la stabilité du réseau électrique. Cette fiabilité accroît l’efficacité et permet de réaliser des économies. La prévision de charge permet aux fournisseurs de mieux gérer leurs ressources grâce à des programmes de réponse à la demande, qui modifient l’utilisation en incitant les consommateurs à réduire leur consommation d’électricité pendant les périodes de pic. En outre, ce type de prévision de la demande peut aider les fournisseurs à éviter les coûts supplémentaires associés à une surproduction ou à une sous-production d’électricité.
Les données de prévision de charge peuvent également être utilisées dans les décisions de planification stratégique concernant par exemple l’augmentation de la capacité, le développement de l’infrastructure et la planification de la maintenance. Par exemple, ces données peuvent mettre en évidence l’emplacement optimal des nouvelles centrales électriques ou des lignes de transmission, garantissant ainsi que la demande future pourra être satisfaite. Sur les marchés de l’électricité déréglementés, les données de prévision de charge peuvent également aider les acteurs du marché à élaborer des stratégies d’appel d’offres éclairées, à gérer les contrats énergétiques et à atténuer les risques.
Délais de prévision de charge : court, moyen et long
Il existe plusieurs méthodes de prévision de charge, chacune d’entre elles analysant les données historiques et d’autres entrées pertinentes afin de générer des prévisions à différentes échéances.
Elle couvre une période pouvant aller jusqu’à une semaine et repose en grande partie sur les prévisions météorologiques et les données de charge récentes. Les prévisions de charge à court terme, y compris les prévisions à un jour, sont particulièrement importantes pour gérer le réseau électrique en temps réel, car elles permettent aux opérateurs des systèmes de prendre des décisions sur le moment quant à la quantité d’énergie à générer et au lieu où la diriger. La précision est cruciale dans ce contexte, car même les petites erreurs de prévision peuvent entraîner un gaspillage d’énergie ou une surcharge des lignes électriques.
Elle varie d’une semaine à un an et est utilisée pour la planification de la maintenance et la gestion des réserves de combustible. Elle prend en compte les variations saisonnières de consommation d’électricité ainsi que les interruptions planifiées.
Elle couvre généralement une période de plus d’un an et prend en compte des facteurs tels que les changements démographiques, la croissance économique et les impacts de la politique énergétique. La prévision de charge à long terme se concentre sur la planification et l’optimisation des systèmes, aidant les fournisseurs à prendre des décisions quant à l’investissement dans de nouvelles capacités de production d’énergie et à la manière d’équilibrer différentes sources d’énergie, telles que les énergies renouvelables et les combustibles fossiles traditionnels.
Les méthodes de prévision de charge commencent par la collecte de données historiques sur cette charge. Cela comprend des données sur les nombreux facteurs qui peuvent influer sur la consommation d’électricité, notamment les données météorologiques (température, humidité, vitesse du vent), l’heure de la journée, les variables calendaires (saisons, jours fériés, jour de la semaine ou weekend) et les facteurs démographiques (densité de population, activité économique). La prévision de charge tient compte de tous ces ensembles de données pour créer une vision complète de la demande d’énergie.
Une fois les données collectées, un modèle de prévision est développé. Voici quelques exemples de modèles utilisés pour la prévision de charge :
- Modèles de régression : les modèles de régression linéaire sont souvent utilisés pour la prévision de charge à long terme. Ils relient la demande de charge à des variables telles que les conditions météorologiques et les indicateurs économiques.
- Modèles de séries temporelles : les modèles ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) et les modèles similaires sont répandus pour la prévision de charge à court terme. Ils s’appuient sur les données de charge passées pour prévoir la demande future.
- Modèles d’intelligence artificielle (IA) : les réseaux neuronaux et les machines à vecteurs de support sont de plus en plus utilisés en raison de leur capacité à modéliser des relations non linéaires complexes. Les modèles d’apprentissage profond peuvent améliorer davantage la précision des prévisions en extrayant automatiquement les caractéristiques pertinentes de l’ensemble des données.
Le modèle de prévision est entraîné à l’aide d’une partie des données historiques et testé pour validation. Les indicateurs MAPE (Mean Absolute Percentage Error) sont utilisés pour évaluer la précision des prévisions.
Une fois le modèle validé et affiné, il peut générer des prévisions de charge futures. Ces prévisions peuvent ensuite être utilisées pour la planification opérationnelle, la gestion de l’énergie et d’autres activités de prise de décision. Il s’agit d’un processus continu et évolutif : à mesure que de nouvelles données sont disponibles, les modèles nécessitent généralement des mises à jour ou un nouvel entraînement pour rester précis.
Bien qu’utile, la prévision de charge a toutefois ses limites. L’un des principaux problèmes réside dans la complexité croissante du réseau électrique, qui comprend désormais des ressources énergétiques distribuées (RED), telles que les panneaux solaires et les véhicules électriques. Ces ressources peuvent être difficiles à prévoir et à intégrer dans les modèles de prévision de charge et nécessitent donc de nouvelles méthodologies et caractéristiques d’entrée.
Un autre défi est celui du besoin de prévisions météorologiques précises, car les conditions météo peuvent avoir un impact conséquent sur la demande d’énergie. Les améliorations apportées à la technologie des prévisions météorologiques ont permis de résoudre ce problème, mais des améliorations sont encore possibles.
En permettant des opérations plus efficaces, plus flexibles et plus intelligentes, la prévision de charge est un outil essentiel pour la durabilité. Elle peut contribuer au développement durable de plusieurs manières :
Une prévision de charge précise est impérative pour intégrer des sources d’énergie renouvelable telles que l’énergie éolienne et solaire dans le réseau. Ces sources sont intermittentes, ce qui signifie que leur production dépend des conditions météorologiques et de l’heure de la journée. En prévoyant avec précision la demande d’électricité, les fournisseurs peuvent améliorer la planification des fluctuations et maximiser l’utilisation. Cela peut contribuer à réduire les émissions globales de gaz à effet de serre en minimisant la dépendance à l’égard de la production d’électricité à partir de combustibles fossiles.
Des prévisions précises permettent aux fournisseurs d’électricité d’exploiter leurs systèmes de distribution plus efficacement, en fonction de la charge quotidienne ou horaire, ce qui réduit le gaspillage d’énergie et optimise l’approvisionnement énergétique global. Par exemple, les entreprises peuvent utiliser ces informations pour planifier la maintenance ou d’autres temps d’arrêt pendant les périodes de moindre demande.
Ces programmes incitent les gens à déplacer ou à réduire leur consommation d’énergie pendant les périodes de pointe, ce qui contribue à équilibrer l’offre et la demande sans qu’il soit nécessaire de mettre en service des sources de production supplémentaires, potentiellement moins durables.
Une prévision de charge précise est cruciale pour des réseaux plus intelligents et plus flexibles et pour les futurs systèmes énergétiques. Elle permettra des stratégies de gestion de réseau plus sophistiquées pouvant prendre en charge les ressources énergétiques distribuées, les véhicules électriques et d’autres nouvelles technologies.
La technologie au service de la prévision de charge
Les progrès technologiques, en particulier dans le domaine du machine learning et de l’intelligence artificielle, ont considérablement amélioré les capacités de prévision de charge. Ces technologies peuvent gérer de grands ensembles de données, apprendre des modèles historiques et s’adapter aux nouvelles tendances, améliorant ainsi la précision globale des prévisions.
- Intelligence artificielle : l’IA peut améliorer la prévision de charge en intégrant différents types de modèles et en utilisant des techniques intelligentes pour les sélectionner et les optimiser. Elle peut également intégrer des connaissances spécialisées dans le processus de prévision.
- Machine learning : les algorithmes de machine learning, tels que les machines à vecteurs de support et les réseaux neuronaux, peuvent modéliser des relations non linéaires complexes entre les caractéristiques d’entrée et la demande de charge. Ils peuvent également traiter des données à haute dimension pour les adapter à l’intégration de divers facteurs affectant la consommation d’électricité.
- Apprentissage profond : sous-ensemble du machine learning, l’apprentissage profond, ou deep learning, utilise des réseaux neuronaux en couches pour extraire automatiquement des caractéristiques pertinentes à partir de données brutes. Cela peut améliorer la précision des prévisions, en particulier lorsqu’il s’agit de jeux de données volumineux et complexes.
- Technologies de réseaux intelligents : les compteurs intelligents et autres technologies de réseaux intelligents fournissent des données de charge haute résolution en temps réel. Cela peut considérablement améliorer la précision des prévisions de charge à court terme.
- Analyse du big data : l’avènement des technologies du big data permet le traitement et l’analyse d’énormes quantités de données provenant de diverses sources, notamment les prévisions météorologiques, les appareils de l’Internet des objets (IdO) et les médias sociaux.
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