Passage de l'hiver (hebdomadaire)

Durant la période hivernale, la consommation d’électricité en France augmente par rapport au reste de l’année. La principale cause d’augmentation de la consommation est le chauffage, pour compenser la baisse de température. Les besoins en éclairage augmentent également à cette période du fait de la diminution de la luminosité.

Pour permettre aux acteurs de mieux suivre les mesures de sobriété mises en place, Enedis publie les indicateurs suivants, pour la semaine précédente et les mêmes semaines des années 2018, 2019 et 2021 :

• La consommation hebdomadaire réalisée par catégorie de consommateurs ;
• La modélisation de la consommation à température normale par catégorie de consommateurs ;
• La moyenne hebdomadaire des températures réalisées ;
• La moyenne hebdomadaire des températures normales.

On distingue trois catégories de consommateurs.

• Les résidentiels : des particuliers utilisant une puissance inférieure ou égale à 36 kVA
• Les professionnels : plus de 4,5 millions de commerçants, artisans, professionnels de santé, petites entreprises... utilisant une puissance inférieure ou égale à 36 kVA
• Les entreprises : structures nécessitant une puissance supérieure à 36 kVA comme les grandes surfaces, les galeries marchandes, les usines, etc

La consommation hebdomadaire réalisée correspond à l’agrégation des données de consommation électrique par segment de consommateurs sur une semaine calendaire sur le réseau public de distribution exploité par Enedis.

La consommation hebdomadaire à température normale correspond à ce qu’aurait été la consommation de la même période hors aléas climatiques, c’est-à-dire si les températures avaient été similaires à une moyenne des températures sur 30 ans telles que déterminées par Météo France.

L’observation des comparaisons présentées doit également tenir compte du fait que la consommation d’électricité est dépendante du calendrier : types de jours de la semaine, jours fériés et périodes particulières (périodes de vacances, ponts).

L’évolution de la consommation à température normale permet de suivre les actions de sobriété. Ce tableau présente un exemple d’interprétation :

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Conso réalisée

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Conso T normale

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T réalisée

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T normale

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Semaine X de 2022

| 6 TWh
| 5,5 TWh
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5°C

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10°C

Moyenne historique de la semaine X
| 5 TWh
| 6 TWh
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15°C

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10°C

Dans ce cas fictif, les efforts de sobriété réalisés auraient permis de gagner 500 GWh sur la consommation à température normale, alors même que la consommation réelle aurait fortement augmenté entre cette année et les années précédentes.

Retrouvez aussi le bilan électrique de référence publié sur notre site https://www.enedis.fr/le-bilan-electrique

Méthode de modélisation

Pour pouvoir mesurer et visualiser l’effet des mesures de sobriété, nous estimons une consommation à température normale. Cela permet de s’affranchir des aléas météorologiques, mais pas des effets saisonniers* ni calendaires**. Pour estimer cette consommation à température normale, nous procédons ainsi :

• Création et calibration d’un modèle de prévision. Les variables d’entrée du modèle sont uniquement la température et la configuration calendaire
• Estimation de la consommation à température normale, c’est-à-dire de la consommation prévue par le modèle quand la température en entrée du modèle est la température normale fournie par MétéoFrance
• Estimation de la consommation à température réalisée, c’est-à-dire de la consommation prévue par le modèle quand la température en entrée du modèle est la température réalisée fournie par MétéoFrance
• Création du correctif climatique qui est la différence entre l’estimation à température normale et l’estimation à température réalisée
• Création de la consommation à température normale, qui est la somme du réalisé de consommation et du correctif climatique.

• effets saisonniers : variation de la longueur du jour et des températures moyennes au cours de l’année, augmentation de la température moyenne au cours des années.

** effets calendaires : placement des vacances scolaires et position dans la semaine des jours fériés.

Cette méthodologie, basée sur des estimations, génère des marges d’incertitudes de l’ordre de quelques %.