Cologne – L’ajustement manuel quotidien des prévisions de consommation d’électricité est un levier de performance clé, selon une analyse du cabinet de conseil Capgemini. Les estimations qui bénéficient d’une révision quotidienne par les négociants se révèlent plus précises, permettant ainsi de réaliser des économies substantielles.
L’étude a passé au crible les données de 14 sociétés de distribution d’énergie, portant sur leurs prévisions de consommation à court terme et les consommations réelles de leurs clients dotés de courbes de charge. Parmi les participants, figuraient des acteurs reconnus du secteur, dont huit disposaient de plus de 5 000 points de comptage connectés. Si une majorité de distributeurs procède à des ajustements manuels réguliers, d’autres se limitent à des interventions ponctuelles, notamment avant les jours fériés. Une seule entreprise a déclaré avoir largement automatisé ses prévisions, mais elle ne figure pas parmi les meilleures performers.
La précision des prévisions a un impact financier direct. « Nous estimons que l’entreprise la mieux classée a économisé 70 000 euros par mégawattheure (MWh) d’énergie d’ajustement par rapport à la dernière », a précisé Maximilian Hübsch, consultant et auteur de l’étude, lors d’un entretien. Si des marges d’erreur existent dans toutes les organisations, des écarts considérables ont été observés. Pour la société la plus performante, les écarts entre les prévisions et les consommations réelles n’ont été que de 1,6 % en moyenne, contre 3,9 % pour la moins performante.
Au-delà de l’intervention humaine, la qualité des données constitue un facteur déterminant. « Les négociants sont conscients de ce problème et déploient des efforts considérables pour garantir la qualité des données », a souligné Maximilian Hübsch. Un autre élément ressortant de l’étude : les trois entreprises qui ont développé leur propre logiciel de gestion des données énergétiques (EDM – Energy Data Management) ont également obtenu de meilleurs résultats. Leurs utilisateurs exprimaient par ailleurs une satisfaction accrue, notamment quant à la flexibilité des systèmes. Il est à noter que certains aspects, tels que le traitement des données clients, se prêtent davantage à l’automatisation qu’au travail manuel.
L’analyse révèle également des variations temporelles dans la qualité des prévisions. Les estimations pour le dimanche et le lundi s’avèrent généralement moins fiables. « Le vendredi, les négociants établissent non seulement les prévisions pour le samedi, mais aussi pour les deux jours suivants. Ensuite, dans la plupart des cas, ils n’apportent plus de modifications », a expliqué Hübsch. Sur l’ensemble de l’année, les performances fluctuent, étant moins bonnes durant les périodes de vacances, notamment en fin d’année et en été.
Ces périodes de vacances peuvent expliquer une moindre attention portée aux ajustements manuels, les collaborateurs clés pouvant être absents. Cependant, « un nombre plus élevé de collaborateurs par équipe de prévision n’assure pas nécessairement une meilleure qualité », a nuancé Hübsch. Certains jours sont plus faciles à anticiper que d’autres. « Le 25 décembre, par exemple, est parfaitement prévisible si tout le monde se met à cuisiner l’oie en même temps, d’autant que la production industrielle est généralement faible ce jour-là. »