Prévision du besoin journalier en eau
Le besoin en eau se définit comme le volume d’eau, exprimé en m3/j, qu’il faut mettre en distribution dans le réseau pour satisfaire la consommation liée à des usages de l’eau potable, qu’ils soient domestiques ou non. Il intègre par conséquent le volume des pertes en distribution.
Les enjeux
Ce besoin présente une forte variabilité au cours de l’année, puisqu’il se situe autour de
120 000 m3/j le jour du 25 décembre (systématiquement le jour de plus faible consommation, en lien avec les déplacements hors métropole le jour de Noël) alors qu’il peut dépasser 195 000 m3/j lors des épisodes de fortes chaleurs de juin en particulier.
La consommation d’eau présente en outre un profil hebdomadaire marqué, suivant le rythme et les habitudes des usagers.
L’estimation des besoins en eau quelques jours en avance, en particulier dans les périodes de tension du système de production, est indispensable pour assurer au mieux le pilotage des installations.
Le projet
Pour l'alimentation en eau potable de la métropole bordelaise, la Régie a mobilisé la science des données pour construire le modèle qui aujourd’hui effectue des prévisions quotidiennes d’une excellente fiabilité, en particulier lors des périodes de pointe de consommation.
À partir de données historiques d’apprentissage, plusieurs modèles ont été testés puis ajustés pour améliorer leur capacité à prévoir les besoins. Un algorithme utilisant les réseaux de neurones profonds (deep learning) a été retenu.
Les données qui se sont révélées pertinentes pour le modèle sont la météo, dont l’influence sur la consommation est évidente, le calendrier en particulier l’identification des périodes de vacances scolaires, mais aussi les jours de la semaine, les événements culturels et sportifs historiques ainsi que le niveau du besoin des jours précédents.
Un outil développé pour les utilisateurs intègre les résultats du modèle et propose une prévision jusqu’à J+4 en tenant compte de plusieurs scénarios météorologiques.
Le modèle peut être réactualisé à la demande par l’utilisateur de l’outil afin de capter d’éventuelles nouvelles tendances.
Partenaire
Les travaux de recherche qui ont permis la mise en œuvre de l’outil ont été réalisés dans la cadre d’une collaboration avec le LyRE, centre de recherche de SUEZ.
Ils ont été prolongés en interne par les équipes de la Régie pour améliorer la qualité des prévisions et les rendre encore plus utiles aux opérateurs : horizon de prédiction étendu, ajout de différents modèles météorologiques, tentative de descente d’échelle pour affiner géographiquement les prévisions.
