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30.04.2018
Comment prévoir la consommation électrique d’un jour férié ?

Le mois de mai pointe le bout de son nez et avec lui son lot de jours fériés et de ponts… Tout cela a un impact sur la consommation d’électricité ! La prévoir est essentiel pour garantir l’équilibre entre l’offre et la demande d’électricité. Mais comment les prévisions de consommation du mardi 1er mai, mardi 8 mai et jeudi 10 mai ont-elles été élaborées ? Eléments de réponse !

Plusieurs facteurs impactent notre consommation quotidienne d’électricité : la météo (pluie, vent…), mais aussi la température qui influence très nettement notre consommation de chauffage ou de climatiseur. Ce sont les données les plus fluctuantes et les plus structurantes sur l’évolution de la courbe de consommation d’électricité. Mais il existe aussi d’autres données, liées à l’activité économique et domestique, qui façonnent la consommation d’électricité du pays. C’est le cas des jours fériés !

Une prévision 2018 plus compliquée

La consommation des ponts de mai (journées du 30 avril, 1er mai, et les jours du lundi 7 au vendredi 11 mai) est généralement plus difficile à prévoir car elle conjugue plusieurs paramètres : retour des vacances scolaires de certaines zones, effet des jours fériés et surtout une configuration calendaire des jours fériés très atypique.

 

Alors comment fait-on ?

 
  • Positionnement dans la semaine : Pour prévoir la consommation d’un jour férié, le prévisionniste doit d’abord regarder son positionnement dans la semaine car la probabilité de partir en week-end si le jour férié tombe un vendredi ou un lundi est plus grande !
  • Historique du jour férié : Ensuite, ce sont les historiques annuels de la consommation électrique française qui sont analysés pour retrouver des similitudes de consommation. On remonte parfois plusieurs années en arrière pour trouver une année où le jour férié tombait le même jour.

Un logiciel à la manœuvre

Une fois que les jours de référence de consommation électrique similaires sont sélectionnés, un logiciel calcule les écarts de consommation entre la consommation réelle et ce qu’elle aurait été si le jour n’avait pas été férié. Le prévisionniste applique ensuite des coefficients pour pondérer ces différents écarts. La prévision pour le jour férié à venir tient compte du résultat de cette pondération. L’ensemble des données manipulées pour la prévision de consommation est alors « nettoyées » de l’impact des aléas climatiques.

Ainsi, la consommation électrique du mardi 1er mai devrait être en baisse de 12000 MégaWatts (l’équivalent de deux fois la consommation de la région Hauts-de-France) à 13h00 heure de pointe par rapport à celle d’un mardi normal de mai.

Jours fériés

 

 

 

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