Previsions consomation éléctrique

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Previsions consomation éléctrique
CONSOMMATION FRANCAISE D’ELECTRICITE
CARACTERISTIQUES ET METHODE DE PREVISION
Ce
•
•
•
document présente :
les principales caractéristiques cycliques de la consommation d’électricité en France,
les différents paramètres pouvant l’influencer,
la méthode de prévision utilisée par RTE.
La prévision de la consommation française d’électricité est une des missions essentielles de RTE. La qualité de
cette prévision, élément essentiel de la préparation et de l'anticipation, contribue à garantir l’équilibre production
consommation à tout instant, et influe donc directement sur la sûreté du système électrique.
La méthode de prévision s’appuie sur le caractère cyclique de la consommation. On peut identifier trois cycles
temporels :
• un cycle annuel (pointe de consommation annuelle en janvier et creux au 15 août),
• un cycle hebdomadaire (5 jours ouvrables avec une consommation globalement stable et le week-end où la
consommation diminue),
• un cycle journalier.
Les courbes ci-dessous permettent de visualiser ces cycles répétitifs :
C yc le a n n u e l
10 500
10 000
9 500
P âq ue s
Energie (en GWh)
9 000
11 no v em bre
8 500
N o uv e l A n
1er no v em bre
8 000
N oë l &
1 4 juille t
A sc e nsio n
7 500
15 ao ût
1e r m ai
7 000
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P entecôte
18
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05
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-m
ar
s
27
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ar
s
5 500
S em a ine s dé buta nt le
Exemple de cycles hebdomadaire et journalier en période d'été
55000
puissance (MW)
45000
35000
1/5
25000
01:00
13:00
Sam
01:00
13:00
Dim
01:00
13:00
Lun
01:00
13:00
Mar
01:00
13:00
Mer
01:00
13:00
Jeu
01:00
13:00
Ven
Consommation Journalière du Mercredi 08 janvier 2003
85000
82500
80000
puissance (MW)
77500
75000
72500
70000
67500
65000
62500
23
:3
0
22
:3
0
21
:3
0
20
:3
0
19
:3
0
18
:3
0
17
:3
0
16
:3
0
15
:3
0
14
:3
0
13
:3
0
12
:3
0
11
:3
0
10
:3
0
09
:3
0
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0
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:3
0
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0
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04
:3
0
03
:3
0
02
:3
0
01
:3
0
00
:3
0
60000
Le profil de la consommation sur une journée est caractérisé par 4 points : le creux de nuit, qui correspond au
minimum de la consommation sur les 24 heures de la journée, la pointe du matin, le creux d’après-midi et la pointe
du soir. Le maximum de consommation est atteint à la pointe du matin en été et à la pointe du soir en hiver.
Paramètres influençant la consommation d’électricité
Les paramètres influençant la consommation d’électricité sont présentés ci-dessous par ordre décroissant
d’importance.
La météorologie
Les données météorologiques sont les premiers éléments influençant la consommation d’électricité. Ainsi,
l’évolution des conditions météorologiques tout au long de l’année est, pour une bonne part, à l’origine des
variations cycliques annuelles de la consommation.
Pour établir une prévision, RTE utilise en particulier deux grandeurs, fournies par Météo France:
•
La température, mesurée grâce à des capteurs. Ses variations se traduisent par des modifications de
l’utilisation du chauffage électrique ou de la climatisation en été. A titre d’exemple, on estime
actuellement qu’en hiver, une variation moyenne d’un degré sur l’ensemble du territoire entraîne une
variation d’environ 1450 MW de la consommation (soit l’équivalent de la production d’une centrale
nucléaire). On parle d’un gradient de température : 1450 MW/°C.
En été, on estime que le gradient de température lié à la climatisation vaut environ 500 MW/°C.
Les valeurs des gradients ci-dessus sont celles retenue par RTE à la date de rédaction du document ;
elles sont révisées régulièrement.
•
La nébulosité : La nébulosité représente le taux de couverture nuageuse. Cette grandeur s’exprime en
octa et varie de 0 à 8 (0 correspond à un ciel complètement dégagé et 8 à un ciel couvert). La
nébulosité est issue d’une observation humaine du ciel. La nébulosité a une influence sur l’utilisation de
l ‘éclairage, mais aussi sur le chauffage en modifiant les effets du rayonnement solaire dans les
habitations. Une variation moyenne d’un octa sur la France entraîne une variation d’environ 650 MW
de la consommation. Le gradient de nébulosité à ce jour est ainsi de 650 MW/octa.
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L’activité économique
L’activité économique des entreprises a également une forte influence sur la consommation. Ces effets
sont directement observables sur les courbes de consommation annuelle (creux de consommation au
moment des vacances d’été) et hebdomadaire (consommation moindre de week-end). Ainsi, les jours
fériés (Noël, Pâques, 1er mai, 14 juillet) modifient profondément le profil de la consommation le jour
considéré.
Les vacances d’été ont également une forte influence. Les autres vacances scolaires ont une influence
beaucoup moins significative, du fait de l’échelonnement des vacances par zone géographique.
Les offres commerciales d’effacement de la puissance électrique consommée
Lorsque le coût de production dépasse un prix marginal fixé par un producteur, celui-ci peut chercher à
diminuer son coût de production en proposant à ses clients d’effacer leur consommation moyennant une
tarification adaptée et incitative.
Ces tarifs modifient le comportement des consommateurs vis à vis de la consommation d’électricité (c’est
d’ailleurs le but recherché). Leur influence se traduit par un « profil d’effacement », c’est à dire une
quantité d’énergie non consommée, qui est déterminée pour chaque type d’incitation.
Il faut noter que la multiplication des incitations à effacer sa consommation électrique et l’application
simultanée de ces différentes possibilités d’effacement de puissance rendent plus difficile l’estimation des
effets. La prévision de la consommation s’en trouve compliquée.
Quelques exemples d’incitations élaborées par EDF : Tarif EJP (Effacement Jour de Pointe), Tarif TEMPO.
L’horaire légal
L’horaire légal (horaire d’été ou horaire d’hiver) influence également la consommation d ‘électricité en
décalant la journée par rapport à l’heure solaire. L’horaire d’été a pour effet de pratiquement supprimer la
pointe de consommation du soir. La consommation journalière maximale est alors atteinte le matin, entre
09h00 et 13h00. En hiver au contraire, la pointe de consommation a lieu à 19h00. Ce changement durable
de la forme de consommation est appelé une rupture.
Les événements exceptionnels
Certains événements exceptionnels peuvent perturber le profil de la consommation
En voici quelques exemples :
• La finale de la coupe du monde 1998 avec une augmentation de la consommation pendant la mi-temps
(mise en route de moteurs : réfrigérateurs, pompes à eau…,)
• L’éclipse du 11 août 1999 a provoqué une chute de la consommation d’environ 2000 MW pendant
quelques minutes.
• Les tempêtes du mois de décembre 1999, en entraînant d’importantes coupures de clientèle, ont
perturbé pendant plusieurs jours la consommation d’électricité.
• Ou lors des trois minutes de silence pour commémorer la mémoire des victimes des attentats du 11
septembre 2001
L’impact de tels événements est bien sûr impossible à prévoir, du fait de leur caractère exceptionnel :
aucune référence n’est disponible dans le passé.
Méthode de prévision
Chaque jour, RTE effectue une prévision de consommation pour le lendemain. Elle est constituée de 48 valeurs de
puissance, correspondant aux 48 demi-heures d’une journée. Cette prévision sert de référence pour vérifier et au
besoin adapter le programme de marche du lendemain de l’ensemble des unités de production afin de satisfaire à
l’équilibre offre demande.
Avant de construire une prévision, il est impératif de connaître l’ensemble des paramètres décrits aux paragraphes
précédents.
En particulier, les données météorologiques font l’objet d’un examen attentif. Le prévisionniste de RTE dispose,
pour 7 régions de France, des températures et nébulosités minimales et maximales pour la journée à venir. Il est
important de bien apprécier la météo prévue, région par région. En effet, chaque région n’a pas le même poids, en
terme de consommation (la région parisienne est la région la plus importante en énergie consommée).
A une température et une nébulosité moyennes sur la France peuvent ainsi correspondre plusieurs consommations
différentes.
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Les données numériques fournies par Météo France sont complétées par des informations plus qualitatives au
cours d’un entretien téléphonique journalier entre Météo France et RTE. Cet échange porte sur des éléments qui
sont difficilement quantifiables ou à modéliser : la hauteur de la couche nuageuse, le vent, les précipitations...
Ensuite, le prévisionniste RTE va rechercher dans le passé des journées présentant des similitudes avec la situation
actuelle : ce sont des références.
Les références les plus courantes, pour un jour ouvrable, sont la courbe de consommation de la veille, du jour
correspondant la semaine précédente, du même jour de l’année passée... Ces courbes de référence sont toujours
corrigées des aléas climatiques : la consommation est recalculée pour des conditions météorologiques normales.
Dans le cas le plus favorable, on peut disposer de références récentes et nombreuses. Mais il arrive aussi que les
références soient éloignées dans le passé ou très peu nombreuses. Dans ce cas, la prévision réalisée sera entachée
d’une plus forte incertitude.
Le choix de ces références est très important et conditionnera fortement la qualité de la prévision.
RTE dispose également d’un modèle de prévision (baptisé PRELUDE). Ce modèle reçoit, sous forme informatique,
des « trains météo » horaires: il s’agit des températures et nébulosités pour 26 villes représentatives, réparties sur
le territoire français.
A partir de ces données et également des réalisations du passé en mémoire, le modèle construit une prévision pour
la journée du lendemain.
Cette prévision modèle est comparée aux prévisions issues des références du passé.
La prévision définitive est toujours construite par le prévisionniste, en trouvant un compromis entre les données
modèles, les références du passé et les données qui ne peuvent être modélisées et qui sont fournies oralement par
l’ingénieur de Météo France. A cette étape, le savoir-faire et l’expérience du prévisionniste sont essentiels.
Celui-ci commence par déterminer les 4 points caractéristiques de la courbe. Connaissant par exemple les écarts
entre deux jours de la semaine précédente, il va appliquer cette différence à la réalisation du jour en cours pour
déterminer les valeurs de consommation en pointe ou en creux pour le lendemain.
La forme de la courbe est ensuite déterminée en recopiant la forme de la courbe de consommation du jour le plus
proche ou présentant le plus de similitude.
Qualité de la prévision
La qualité de la prévision dépend en premier lieu de l’exactitude des données météorologiques. Toute erreur sur
ces données sera reportée sur la prévision de consommation. RTE est donc dépendant, pour une part, de la qualité
des données fournies par Météo France.
Ensuite, le choix des références a également une grande importance. Leur nombre, et aussi leur proximité dans le
temps auront une influence sur la qualité de la prévision. Un nombre élevé permet d’avoir un meilleur échantillon
et de dégager une tendance forte. Le comportement des consommateurs évoluant au fil du temps, il est préférable
de disposer de références proches.
Enfin, le savoir-faire et l’expérience sont deux conditions nécessaires pour réussir une prévision de consommation.
Ces qualités s’acquièrent au fil du temps : avant d’être autonome, un prévisionniste doit suivre un cursus de
formation comportant des stages de météorologie, des stages sur les modèles de prévision et aussi des périodes
en doublure avec prévisionniste confirmé. Malgré tout, la « sensibilité » de la personne est importante : quoi qu’il
arrive, deux prévisionnistes feront toujours deux prévisions différentes.
La qualité d’une prévision peut s’évaluer au travers de l’écart constaté avec la réalisation du lendemain ;
Aujourd’hui on estime l’écart type entre prévisions journalières et réalisatiosn de consommation à environ 900 MW.
Certains écarts entre la prévision et la réalisation peuvent avoir des conséquences sur la sûreté du système
électrique. On parle alors d’Evénement Significatif pour le Système (ESS) pour des écarts supérieurs à 3000 MW
sur les pointes et 5000 MW aux autres moments de la journée. Ces événements sont tracés et font l’objet d’une
analyse approfondie afin d’identifier la ou les cause(s) de l’écarts. Les rapports d’analyse sont communiqués à
l’ensemble des prévisionnistes au titre du retour d’expérience.
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Recherche en cours pour améliorer la qualité des prévisions
Le paramètre sur lequel il est sans doute le plus facile de progresser est la nébulosité. Actuellement, la nébulosité
est prise en compte sous forme d’un chiffre (compris entre 0 et 8), qui traduit l’étendue de la couverture
nuageuse.
Ce chiffre ne traduit que très imparfaitement les effets de la nébulosité sur la consommation d’énergie électrique.
En effet, pour une même valeur de nébulosité, les effets peuvent être très différents, en particulier selon la
hauteur des nuages. Le comportement des consommateurs ne sera pas le même pour des nuages bas que pour
des nuages hauts, qui laissent passer davantage le rayonnement solaire.
Plusieurs pistes sont actuellement à l’étude pour améliorer ces prévisions:
- l’écho radar, qui donne une image de la nébulosité ;
- le rayonnement reçu au sol (cellules photoélectriques)
- une nébulosité ‘par couches’ en fonction de la hauteur des nuages.
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