Prédiction consommation énergétique

Contexte

Gestionnaire de réseau électrique régional alimentant 3 millions de foyers. Les pics de consommation sont de plus en plus difficiles à anticiper en raison de la multiplication des sources renouvelables intermittentes (solaire, éolien) et de l'électrification des usages (véhicules électriques, pompes à chaleur). Les prévisions de charge actuelles ont une erreur moyenne de 8%, entraînant des délestages coûteux ou une surcapacité de réserve.

Problème & Défi

Erreur de prévision de consommation à 8% vs 3% requis pour une gestion optimale du réseau. Délestages coûteux lors des pics non anticipés : pénalités RTE de 500K€/événement. Surcapacité de réserve provisionée : coût de 20M€/an de production mobilisée inutilement. Multiplication des sources intermittentes (EnR) rendant les modèles classiques obsolètes. Électrification des usages (VE, PAC) créant de nouveaux patterns de consommation non modélisés.

Solution & Livrables

Modèle de prédiction de consommation multi-horizon (H+1 à J+7) intégrant 100+ variables (météo, calendrier, événements, EnR, VE). Granularité géographique fine : prédiction par poste source et par départ. Précision de prévision portée à 97% (erreur <3%) grâce aux modèles ML ensemblistes. Optimisation du dispatch : recommandation de mobilisation de réserve basée sur les prédictions avec intervalle de confiance. Dashboard opérationnel temps réel : prévision vs réel, alertes de dépassement, recommandations d'action.

Technologies