Prévision de la demande de gaz

Prévision de la consommation quotidienne de gaz d'un nœud de comptage sur les 7, 30 et 90 prochains jours, avec un intervalle de confiance à 95 % et un contrôle de précision sur 14 jours.

Ce rapport porte sur un seul nœud de comptage : il prédit la quantité de gaz que le nœud consommera au cours des 7, 30 et 90 prochains jours. Il sert à l’approvisionnement et à la planification de l’équilibrage — combien de gaz le consommateur aura besoin à court terme.

La prévision est établie à partir de l’historique de consommation des périodes passées et tient compte de la météo : par temps froid, davantage de gaz est consacré au chauffage. Outre la prévision, le rapport fournit un intervalle de confiance (une plage « de–à » dans laquelle la consommation se situera avec une forte probabilité) ainsi qu’un contrôle de précision sur les jours récents.

Ce qu’il montre

BlocSignification
Graphique de prévisionconsommation quotidienne attendue à venir, superposée à l’historique réel
Intervalle de confianceun corridor autour de la prévision dans lequel la consommation se situera avec une probabilité de 95 %
Totaux sur 7 / 30 / 90 joursquantité de gaz attendue au total sur ces horizons
Contrôle de précisionécart du modèle au cours des 14 derniers jours (voir ci-dessous)

La prévision se décompose en composantes claires : un niveau de référence, une tendance globale (consommation en hausse ou en baisse dans le temps), une saisonnalité (année et jour de la semaine) et la contribution de la météo.

Comment cela fonctionne

Sources de données :

  • Consommation de gaz — issue de l’archive horaire de l’appareil, agrégée en totaux quotidiens.
  • Météo — température quotidienne fournie par le service ouvert open-meteo. L’historique de température est relevé selon les coordonnées du nœud ; pour les dates de prévision — les prévisions météo réelles du même service.

Le modèle repose sur une dépendance linéaire de la consommation à quatre facteurs :

  1. Tendance — hausse ou baisse lente de la consommation dans le temps.
  2. Saisonnalité annuelle — hiver/été.
  3. Saisonnalité hebdomadaire — les jours ouvrés et les week-ends ne consomment pas de la même façon.
  4. Température — via les degrés-jours de chauffage : de combien la journée est plus froide que 18 °C. Plus il fait froid, plus le gaz part dans le chauffage.

Si la météo n’est pas disponible, le modèle fonctionne sans le facteur température. Les valeurs horaires anormalement élevées (artefacts de télémétrie) sont écrêtées au maximum nominal de l’appareil indiqué sur sa plaque signalétique, afin de ne pas fausser la prévision.

La précision est contrôlée de la manière suivante : le modèle « ne voit pas » les 14 derniers jours, les prédit, puis les compare aux valeurs réelles. On en déduit l’erreur moyenne de prévision et la part des jours pour lesquels la valeur réelle est tombée dans l’intervalle de confiance.

Paramètres d’exécution

ParamètrePar défautSignification
Nœud nºrequisle numéro du nœud de comptage
Historique à partir deil y a 2 ansdébut de l’historique (≥ 1 an requis pour la saisonnalité annuelle)
Historique jusqu’àhierfin de l’historique
Horizon30nombre de jours à prévoir à l’avance
Jours de backtest14nombre de jours récents sur lesquels contrôler la précision
Heures minimales par jour18nombre d’heures par jour devant comporter des données pour que la journée soit prise en compte
Coordonnéescoordonnées du nœudlocalisation pour la requête météo
Base de chauffage18 °Ctempérature en dessous de laquelle le chauffage commence
Sans météodésactivécalculer sans tenir compte de la météo

Comment lire le résultat

  • Regardez d’abord le contrôle de précision. Une erreur relative moyenne jusqu’à 10 % — une excellente prévision ; 10–20 % — acceptable ; plus de 20 % — à utiliser avec prudence. La part de valeurs tombant dans l’intervalle de confiance est normalement d’environ 90–95 %.
  • L’horizon à 7 jours est le plus fiable ; 90 jours reste indicatif et nécessite au moins un an d’historique. Au-delà de 90 jours, la prévision n’est pas recommandée.
  • L’intervalle de confiance compte davantage qu’un chiffre unique : planifiez en fonction de sa borne supérieure si vous avez besoin d’une marge.

Sujets connexes

Dernière mise à jour le

Cette page vous a-t-elle été utile ?