Prévoir les prix de l'énergie et optimiser ses productions et consommations.

Une société de conseil qui accompagne ses clients dans leurs achats d'énergie à court, moyen et long terme souhaite disposer d'un modèle de prévision de prix de l'électricité afin de l'accompagner dans sa prise de décision.

COTO Conseil a donc réalisé pour cette entreprise :

  • La définition des critères de risque financier qui encadrent les prises de position d'achat d'électricité ;
  • L'intégration de grands volumes de données historiques : prix passés de l'électricité et facteurs explicatifs tels que les températures (qui ont une forte influence sur les prix de l'électricité), les prix des combustibles fossiles, le mix énergétique ;
  • La mise en oeuvre, la validation et l'intégration d'un modèle statistique de prévision de prix de l'électricité.

Les résultats de l'algorithme ont été validés avec le client sur les données passées, puis COTO Conseil a accompagné ce client pendant six mois afin de s'assurer de la robustesse de l'algorithme.

Déroulement du projet

  • Session de travail sur les critères de risque à respecter
  • Intégration des données de prix d'électricité historiques et des facteurs explicatifs : températures, prix des combustibles fossiles
  • Développement de l'algorithme et vérification des résultats
  • Intégration au système d'information du client
  • Accompagnement sur une période de six mois (sessions de travail mensuelles avec questions/réponses)

Technos utilisées

  • Python : pandas, sqlalchemy, scipy
  • et un chauffage électrique...

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DATA 2019 - les enjeux pour les PME et ETI

publication en Janvier