Post-doc : Dynamic profile prediction by AI

Axe de recherche du projet : Solutions innovantes à base de nouvelles technologies informatiques et télécom, traitement de données et intelligence artificielle

Porteurs du projet :

Doctorant : Andre Amr Alzouhri Alyafi

Encadrement G2Elab : Benoit Delinchant and Nouredine Hadjsaid

Encadrement Enedis : Alain Berges et Olivier Chaouy

Organismes associés au projet : G2Elab, Enedis

Le projet :

Depuis le 1er juillet 2018, les principaux profils-types[1] établis par Enedis, utilisés au service de l’équilibrage du système électrique français, pour déterminer les flux demi-horaires d’électricité par Responsable d’Equilibre (RE)[2], sont passés en mode « dynamique ». Concrètement, la valeur calculée d’un profil dynamique est adaptée à chaque demi-heure en fonction des consommations mesurées d’un panel de clients Linky représentatifs.

Le profilage dynamique s’applique pour le moment à 34.5 millions de clients représentant plus de 50% de l’énergie transitant sur le réseau de distribution. Il s’agit d’une évolution en rupture avec la modélisation utilisée jusque-là (modélisation, moins réactive, dite  « statique », consistant à utiliser des coefficients moyennés prédéfinis, extrapolés en tenant compte du type de jour et de la météo réalisée). Le profilage dynamique réduit ainsi d’un facteur 2 les incertitudes d’allocation d’énergie demi-horaire entre RE, ce qui représente sur certaines demi-heures plusieurs GW (l’équivalent en puissance de quelques réacteurs nucléaires). L’application du profilage dynamique a été étendue à l’ensemble des sites profilés BT ≤  36 kVA (et à l’ensemble des processus de reconstitution des flux) à compter de mi-2020.

Les RE ont besoin de disposer d’informations (coefficients de profils, notamment) leur permettant d’anticiper les flux qui leur sont affectés par le processus de reconstitution des flux, de façon à pouvoir engager les actions (achat / vente d’énergie) leur permettant d’équilibrer leur périmètre. L’activité de prévision est, dans ce contexte, cruciale pour les RE. Elle l’est aussi pour Enedis pour répondre aux besoins suivants :

  • Contrôle de vraisemblance du profil « réalisé » par comparaison à une prévision ;
  • Utilisation d’une prévision en mode « secours » en cas d’indisponibilité durable des données sources permettant le calcul du profil « réalisé » ;
  • Information anticipée des RE

Objectif du projet :

L’objectif des travaux est de développer des méthodes de prévision de profils dynamiques (à un horizon à définir, a priori court-terme, pas au-delà d’une semaine) à partir de tout type de données (structurée / non structurées) pour prendre en compte un maximum d’informations impactant la consommation ou la production.

Résultats attendus :

Nous établions une prévision générale du profil à partir de modèles classiques (GAM notamment) complétée pour une amélioration de la prévision des événements atypiques par de l’IA (Reinforcement Learning notamment). Le modèle s’appuiera sur les données externes usuelles des prévisions de consommations (températures, nébulosité, données calendaires, etc.), et sur des informations externes textuelles (réseaux sociaux, open data…) ou non (données économiques par exemple), afin de prendre en compte l’impact des événements sociaux et/ou politique et/ou économique et/ou climatiques exceptionnels sur la consommation des clients du réseau de distribution.

Publications associées :

Non concerné pour le moment

Planning :

Septembre 2020 à mars 2022


[1] Le profil d’une catégorie de clients est une courbe-type reflétant la façon dont un client moyen de cette catégorie consomme ou produit l’électricité au cours du temps. Le profilage est nécessaire lorsque l’énergie demi-horaire consommée ou produite des clients d’un RE n’est pas collectée ou disponible. Le dispositif de profilage est administré par Enedis, en concertation avec les différentes parties prenantes.                                                                                                                                         

[2] Un responsable d’Equilibre est un acteur de marché s’engageant contractuellement auprès de RTE à compenser financièrement les écarts au pas demi-horaire entre l’électricité injectée et soutirée à la maille de son périmètre. Le dispositif de Responsable d’Equilibre permet à RTE de répercuter les coûts qu’il supporte pour l’ajustement entre production et consommation, indispensable à la tenue du réseau.

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