Dans un billet précédent (Si c’était à refaire, je n’installerai pas de comptage supplémentaire), Datanergy décrivait le retour d’expérience mitigé d’une enseigne de centres commerciaux qui avait investi dans une infrastructure de mesure complémentaire à celle du Gestionnaire de Réseau de Distribution d’énergie (GRD), et sur les raisons qui sous-tendent ce bilan : solution onéreuse, peu fiable et difficile à exploiter.


En quoi cette solution s’est avérée être pas si fiable que cela ?

Les compteurs installés et maintenus par les GRD disposent de classe de précision et d’un niveau de fiabilité compatibles avec leur finalité : à savoir, facturer l’énergie consommée à son consommateur. C’est techniquement bien moins le cas avec les systèmes de comptage moins coûteux utilisés à des fins de sous-comptage d’usage (savoir combien consomme l’éclairage ou une pompe à chaleur) ou de zoning (savoir combien consomme une galerie commerciale par rapport à ses boutiques).

En effet, en-dehors des paramètres techniques inhérentes aux équipements choisis pour mesurer (classes de précision moins importantes, etc), la chaîne de transmission de la donnée fournit aussi souvent son lot d’obstacles pour parvenir à une information de qualité, exhaustive, fiable et consolidée. Ainsi, par exemple, pour l’enseigne mentionnée plus haut, les retours d’expérience ont montré par le passé des faiblesses importantes : trous de données ponctuels ou sur de plus longues périodes, données aberrantes…


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À titre d’illustration, le graphique présenté ci-contre illustre les données récupérées sur cette infrastructure de mesure complémentaire de l’enseigne en début d’article : chaque ligne représente l’un des compteurs des 230 centres commerciaux, chaque colonne représente une période de comptage de un mois. Lorsque la case est blanche, 100% des données ont été récupérées, vérifiées et consolidées. Lorsque la case est rouge vif, c’est que plus de 90% des données attendues sont manquantes ou aberrantes, les dégradés entre blanc et rouge vif étant au prorata des données manquantes ou aberrantes.

Couplé à cela, dans la pratique les plans électriques sont rarement mis à jour, ce qui induit que les plans de comptage peuvent comporter des erreurs. Ainsi, il n’est pas rare de devoir faire face à des problèmes supplémentaires d’identification des usages et équipements réels derrière le point de comptage, tout particulièrement en électricité : mesure-t-on réellement uniquement l’éclairage de la galerie commerciale ?

En-dehors des problèmes de données manquantes ou aberrantes, un complément à ce retour d’expérience sera réalisé dans un prochain billet pour expliquer les difficultés rencontrées à exploiter ces données.

 


Pour aller plus loin :


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Vincent Bryant

Publié par Vincent Bryant

Président chez Deepki.