AleaSoft Energy Forecasting, 22 mai 2025. Dans un contexte de décarbonisation, d’électrification et de volatilité des marchés, les méthodologies de prévision sont essentielles à la prise de décision. La combinaison de modèles statistiques, de données fondamentales et d’intelligence artificielle permet d’anticiper plus précisément l’évolution de la demande, de la production renouvelable et des prix du marché de l’électricité, et constitue une base solide pour le négoce, l’investissement et la gestion des risques.
Dans un secteur énergétique en constante transformation, la prévision est devenue un outil stratégique. Il ne s’agit pas seulement d’anticiper les prix ou la demande, mais de prendre des décisions éclairées dans un environnement volatil, où la pénétration des énergies renouvelables, l’électrification de l’économie et les évolutions réglementaires obligent à repenser constamment les modèles de planification.
Dans le contexte actuel de transition énergétique vers la décarbonisation et l’indépendance énergétique, les prévisions à long terme revêtent une importance cruciale. Pour atteindre les objectifs de neutralité climatique et minimiser les risques dans un environnement très incertain, il est essentiel de disposer d’outils de prévision fondés sur une vision cohérente du futur système énergétique et sur une base scientifique solide.
Modèles statistiques et économétriques : le point de départ
Les méthodes de prévision classiques reposent sur l’analyse historique de variables telles que la demande d’électricité, la production d’énergies renouvelables, les prix au comptant et futurs ou les conditions météorologiques. Les modèles tels que l’ARIMA, les régressions multivariées ou la décomposition saisonnière permettent de saisir les tendances, les saisonnalités et les relations linéaires entre les variables, ce qui est très utile, en particulier pour les horizons à court et moyen terme.
Modèles fondamentaux : simuler le fonctionnement réel du système
Les modèles fondamentaux représentent une évolution par rapport aux modèles purement statistiques, car ils sont basés sur la simulation du comportement physique et économique du système électrique. Au lieu de prévoir directement à partir de données historiques, ces modèles reproduisent le fonctionnement des différents acteurs du marché – producteurs, consommateurs, opérateurs – en tenant compte des courbes de l’offre et de la demande, des contraintes techniques des centrales, telles que les rampes, les coûts variables ou l’indisponibilité, les interconnexions internationales, les flux d’énergie, les règles d’appariement et les prix marginaux.
Son objectif est de simuler la répartition horaire du système et de calculer les prix qui en résultent, ce qui permet une analyse plus réaliste des scénarios à long terme, tels que l’entrée ou la sortie de technologies, les changements réglementaires ou l’évolution des prix du gaz et du CO2.
En ne s’appuyant pas sur des séries historiques, les modèles fondamentaux permettent d’élaborer des scénarios futurs intégrant de nouvelles capacités de production d’énergie renouvelable ou de stockage d’énergie qui ne sont pas encore connectées, ainsi que d’évaluer l’impact des décisions politiques ou des avancées technologiques. Cela en fait des outils particulièrement utiles pour les études de faisabilité de projets à l’horizon de 20 ou 30 ans.
Dans AleaSoft Energy Forecasting, les modèles fondamentaux sont intégrés à la méthodologie statistique et à l’intelligence artificielle, ce qui permet d’obtenir des prévisions cohérentes, justifiées et adaptées aux besoins des banques, des fonds et des investisseurs.
Intelligence artificielle et apprentissage automatique : saisir la complexité du système électrique
À l’ère des données massives et de la numérisation du secteur de l’énergie, les méthodes de prévision traditionnelles trouvent des limites pour saisir la complexité croissante du système. C’est là que l’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique(ML) entrent en jeu, permettant l’identification de modèles cachés, non linéaires et dynamiques dans de grands volumes de données.
Ces techniques sont particulièrement utiles pour anticiper les comportements dans des environnements à forte incertitude, tels que la production intermittente d’énergie renouvelable, en particulier solaire et éolienne, la demande dans des conditions météorologiques extrêmes ou l’impact de phénomènes externes sur les prix.
Réseaux neuronaux appliqués au marché de l’électricité
Les réseaux neuronaux artificiels(RNA) sont l’un des outils les plus puissants de l’intelligence artificielle appliqués aux prévisions énergétiques. Les réseaux neuronaux artificiels imitent le fonctionnement du cerveau humain grâce à une structure de nœuds, ou neurones, organisés en couches : entrée, cachée et sortie. Au fur et à mesure que les données passent par ces couches, le réseau apprend à ajuster ses poids internes afin de minimiser l’erreur de prévision.
Types de réseaux neuronaux pertinents pour les prévisions énergétiques
Dans le domaine des prévisions énergétiques, il existe plusieurs types de réseaux neuronaux artificiels qui sont utilisés en fonction de la nature des données et de l’objectif de l’analyse. Les réseaux neuronaux de type Feedforward(FFNN) sont les plus simples et se caractérisent par un flux d’informations dans une seule direction. Ils conviennent à la prévision des prix du marché et de la demande avec des données structurées. Les réseaux neuronaux récurrents(RNN) intègrent une « mémoire » pour tenir compte de la séquence temporelle des données, ce qui les rend particulièrement utiles pour les prévisions horaires ou journalières de variables fortement dépendantes du temps. Une variante avancée de ces réseaux est le réseau LSTM(LongShort-Term Memory), qui évite le problème de l’évanouissement du gradient et est particulièrement efficace pour modéliser de longues séries temporelles à forte variabilité, telles que les prix au comptant ou la production d’énergie renouvelable. Enfin, les réseaux convolutifs(CNN), bien que plus courants dans le domaine de la vision par ordinateur, sont également appliqués à l’analyse des modèles spatiaux et temporels dans les cartes météorologiques et les séries multivariées.
Applications spécifiques des réseaux neuronaux dans le secteur de l’électricité
Dans le secteur de l’électricité, les réseaux neuronaux ont des applications très spécifiques qui améliorent considérablement la précision des prévisions et l’efficacité opérationnelle. Dans la prévision de la production solaire et éolienne, ils peuvent anticiper la production renouvelable avec une grande précision sur la base de données météorologiques horaires telles que l’irradiation, la vitesse du vent ou la température. Pour la prévision de la demande d’électricité, ces réseaux saisissent les schémas de consommation tout au long de la journée, de la semaine ou de l’année, y compris les jours fériés et les effets météorologiques. Pour la prévision des prix du marché, tant sur le marché spot que sur le marché intrajournalier, les réseaux neuronaux sont capables d’intégrer de multiples variables, telles que la demande prévue, la production attendue, les prix du gaz et du CO2 ou les flux d’importation et d’exportation, afin d’estimer avec précision le prix horaire du marché de l’électricité. De plus, en optimisant l’utilisation des batteries, ces outils peuvent prédire l’évolution des prix et de l’état de charge, afin de maximiser la rentabilité de l’arbitrage ou de la participation à des services d’ajustement.
Avantages des réseaux neuronaux pour les prévisions énergétiques
Les réseaux neuronaux présentent plusieurs avantages pour les prévisions énergétiques. Leur capacité à saisir des relations complexes et non linéaires leur permet de modéliser avec précision le comportement de variables fortement interdépendantes, telles que la demande, la production d’énergie renouvelable ou les prix du marché. En outre, ils se distinguent par leur adaptabilité aux données en temps réel et leur capacité de mise à jour continue, ce qui les rend particulièrement efficaces dans les environnements dynamiques et changeants. Un autre de leurs points forts est leur capacité à généraliser le comportement même dans des situations nouvelles, ce qui permet d’intégrer des phénomènes émergents qui ne sont pas présents dans les données historiques.
Dans AleaSoft Energy Forecasting, les réseaux neuronaux sont utilisés dans le cadre de l’approche hybride, combinée à des modèles statistiques et fondamentaux, ce qui permet d’obtenir des prévisions robustes, explicables et adaptées à différents horizons temporels, de l’exploitation quotidienne à la planification sur 30 ans.
La force de l’approche hybride
Les modèles les plus robustes combinent plusieurs méthodologies. AleaSoft Energy Forecasting utilise une approche hybride qui intègre des modèles statistiques, l’intelligence artificielle et des modèles fondamentaux. Cela permet de tirer parti des forces de chaque technique, de la précision à court terme, de l’interprétabilité et de la simulation réaliste à long terme.
Source: AleaSoft Energy Forecasting.La méthodologie Alea, développée et affinée pendant plus de 25 ans, est un exemple d’hybridation avancée de modèles statistiques, économétriques, d’intelligence artificielle et fondamentaux. Son efficacité a été démontrée, par exemple, avec une prévision faite en 2010 qui a projeté l’évolution du marché ibérique avec une grande précision pendant plus d’une décennie, malgré les changements profonds dans le mix de production et dans le contexte énergétique. Cette fiabilité a été déterminante pour les institutions financières et les investisseurs dans l’évaluation des risques et le financement des projets d’énergie renouvelable.
Prévisions de prix à long terme pour le marché ibérique de l'électricité MIBEL réalisées fin octobre 2010 par AleaSoft.Source: AleaSoft Energy Forecasting.
L’importance cruciale des données
Aucun modèle n’est meilleur que les données qui l’alimentent. La qualité, la granularité et la mise à jour des données sont des éléments décisifs pour la fiabilité des prévisions dans le secteur de l’énergie. À cette fin, il est essentiel de disposer d’une résolution temporelle adéquate, qu’elle soit de 15 minutes, horaire, quotidienne, etc., selon le cas, ainsi que d’appliquer des processus d’élimination des anomalies et de correction des erreurs. L’homogénéisation entre les sources de données est également essentielle, surtout lorsqu’il s’agit de combiner des données provenant de sources différentes, et l’utilisation d’informations officielles et de données propriétaires pour assurer la traçabilité, la cohérence et la valeur ajoutée des prévisions.
Validation, backtesting et amélioration continue
La fiabilité des prévisions exige une validation rigoureuse des modèles, à l’aide de techniques telles que la validation croisée, le backtesting par rapport à des données réelles et l’utilisation de mesures objectives telles que MAE (Mean Absolute Error), RMSE (Root Mean Square Error) ou MAPE (Mean Absolute Percentage Error). En outre, chaque modèle doit être revu et mis à jour pour s’adapter aux changements des conditions du marché, aux nouvelles réglementations ou aux développements technologiques.
Un outil clé pour les décisions stratégiques
Le fonctionnement des marchés de l’électricité sur le long terme tend vers un prix d’équilibre, déterminé par le point de convergence de l’offre et de la demande. Cet équilibre permet aux producteurs d’obtenir la rentabilité attendue sur la durée de vie de leurs actifs et aux consommateurs de rester compétitifs. Bien que les prix puissent fluctuer en raison de facteurs cycliques tels que les conditions météorologiques, les prix du gaz ou les arrêts de centrales nucléaires, la tendance naturelle du marché est de revenir à cet équilibre. Les modèles hybrides d’AleaSoft Energy Forecasting capturent cette dynamique stochastique, reproduisant de manière réaliste les fluctuations du marché autour du prix d’équilibre.
Des prévisions du marché de l’énergie bien informées vous permettent d’évaluer les investissements dans les batteries et les énergies renouvelables, de conclure des contrats d’achat d’énergie, de couvrir les risques sur les marchés à terme, de planifier les hybridations et de participer aux ventes aux enchères. En bref, elles transforment l’incertitude en avantage concurrentiel.
Analyse d’AleaSoft Energy Forecasting sur les perspectives des marchés européens de l’énergie et du stockage de l’énergie
La division AleaBlue d’AleaSoft Energy Forecasting fournit des prévisions à court et moyen terme pour les marchés de l’énergie, essentielles pour la planification, la gestion de l’énergie, les appels d’offres, la couverture et la prise de décision. Ses services comprennent des prévisions de la demande d’électricité, des prix de marché intrajournaliers et des services d’ajustement, qui sont des outils clés pour optimiser les stratégies d’arbitrage avec le stockage de l’énergie.
Pour sa part, la division AleaStorage propose des rapports qui comprennent le calcul des revenus et de la rentabilité des batteries, le dimensionnement optimal des systèmes de stockage dans les systèmes hybrides avec les énergies renouvelables et des analyses personnalisées adaptées à différents modèles d’entreprise.
Source: AleaSoft Energy Forecasting.
