1. Pourquoi utiliser un outil de prédiction des consommations énergétiques ?
Le manque d’instantanéité dans l’accès aux données complètes de consommation énergétique constitue un frein majeur à une gestion énergétique efficace. Ce décalage temporel est principalement dû aux processus de facturation et de régulation, qui peuvent prendre plusieurs semaines, voire plusieurs mois. Par conséquent, cela complique la prise de décisions stratégiques pour les entreprises et les collectivités, qui doivent agir sans disposer d’une vision actualisée de leur consommation réelle.
C’est dans ce contexte qu’un outil de prédiction des consommations énergétiques prend tout son sens. En anticipant les tendances de consommation à partir de données historiques, de facteurs météorologiques et de paramètres spécifiques, il offre une vision précise et proactive de la gestion énergétique.
Face aux défis posés par le délai d’obtention des données réelles de consommation énergétique, les modèles prédictifs s’imposent comme des outils indispensables. Ils permettent non seulement d’anticiper les besoins énergétiques, mais aussi de concevoir et d’ajuster en temps réel des stratégies de réduction de la consommation d’énergie, contribuant ainsi à une gestion plus durable et économique des ressources énergétiques.
2. Les avantages d’un outil de prédiction des consommations énergétiques
Pour une entreprise ou une collectivité, anticiper sa consommation énergétique représente un atout stratégique aux multiples avantages :
- Anticiper son bilan carbone
La prévision de sa consommation future permet à une organisation d’évaluer son impact environnemental et d’ajuster ses actions afin de réduire ses émissions de CO2.
- Anticiper son budget énergétique
Avec une estimation précise des consommations à venir, il est possible d’établir un budget énergétique fiable et d’adapter les stratégies d’achat en conséquence.
- Contrôler en temps réel ses consommations et ses facturations
Un suivi dynamique permet de détecter les anomalies, de comparer les prévisions aux données réelles et d’ajuster les paramètres en fonction des évolutions du marché et des besoins de l’entreprise.
3. Un exemple d’un système de prédiction énergétique
Chez Enoptea, nous avons développé un outil de prédiction énergétique performant avec un taux d’erreur inférieur à 2 % sur l’ensemble de nos clients. Grâce à cette précision, les entreprises et collectivités de reprendre le contrôle sur leurs consommations et leurs dépenses énergétiques.
Avec notre plateforme, vous bénéficiez d’une analyse avancée et de recommandations personnalisées pour prendre des décisions éclairées et optimiser vos performances énergétiques.
Voici un exemple concret d’outil de prédiction des consommations énergétiques :
Pour parvenir à ce résultat, cinq modèles prédictifs sont élaborés à partir des données disponibles. Deux modèles de régression linéaires permettent de prédire un résultat en fonction d’une ou plusieurs variable. Trois modèles de séries temporelles visent à identifier et reproduire l’évolution ainsi que les variations saisonnières d’une donnée au fil du temps.
L’utilisation des modèles prédictifs se déroule en deux phases distinctes :
- Une phase d’entraînement/test
Cette phase commence par l’exclusion de certains Points De Livraison (PDL). La consommation des X derniers mois est traitée puis comparée à des données réelles. La performance des modèles de prédictions est évaluée à l’aide de différents indicateurs. Enfin, ces indicateurs permettent de comparer les cinq modèles testés afin de sélectionner celui présentant les meilleurs résultats. - Une phase prédictive
Cette phase consiste à appliquer le modèle le plus performant, sélectionné à l’issue de la phase d’entraînement/test.
