Nov 12, 2023
Profils synthétiques de consommation d’énergie résidentielle à haute résolution pour les États-Unis
Scientific Data volume 10, Numéro d'article : 76 (2023) Citer cet article 2868 Accès 4 Citations 4 Détails des métriques Altmetric Une consommation d'énergie efficace est cruciale pour parvenir à une énergie durable
Données scientifiques volume 10, Numéro d'article : 76 (2023) Citer cet article
2868 Accès
4 citations
4 Altmétrique
Détails des métriques
Une consommation énergétique efficace est cruciale pour atteindre les objectifs énergétiques durables à l’ère du changement climatique et de la modernisation du réseau. Il est donc essentiel de comprendre comment l'énergie est consommée à des résolutions plus fines, comme par exemple dans les ménages, afin de planifier des événements de réponse à la demande ou d'analyser les impacts de la météo, des prix de l'électricité, des véhicules électriques, de l'énergie solaire et des horaires d'occupation sur la consommation d'énergie. Cependant, la disponibilité et l’accès à des données détaillées sur la consommation d’énergie, qui permettraient des études détaillées, sont rares. Dans cet article, nous publions un jumeau numérique unique à grande échelle de données sur la consommation d’énergie résidentielle pour le secteur résidentiel dans l’ensemble des États-Unis contigus, couvrant des millions de ménages. Les données comprennent des profils horaires de consommation d'énergie pour les ménages synthétiques, désagrégés en charges contrôlées par thermostat (TCL) et en utilisation d'appareils. Le cadre sous-jacent est construit selon une approche ascendante. Diverses enquêtes open source et modèles de premiers principes sont utilisés pour la modélisation de l'utilisation finale. Une validation approfondie de l'ensemble de données synthétiques a été réalisée par le biais de comparaisons avec les données déclarées sur la consommation d'énergie. Nous présentons un ensemble de données détaillées, ouvertes et à haute résolution sur la consommation d’énergie résidentielle pour les États-Unis.
La modernisation du réseau électrique américain se produit à un rythme remarquable en raison de l'installation de nouvelles technologies au sein du réseau, telles que les compteurs intelligents. Ils permettent une communication bidirectionnelle entre le client et les services publics, fournissant des informations et un contrôle granulaire de la consommation d'énergie pour les ménages individuels1,2. Le réseau connaît également des transformations rapides en raison de la pénétration croissante des véhicules électriques (VE) et des ressources énergétiques distribuées (DER) telles que l'énergie photovoltaïque (PV) sur les toits, l'énergie solaire communautaire et l'énergie éolienne. Si cette vague de modernisation est bénéfique, le réseau électrique est simultanément confronté à une forte multiplication des situations de crise liées aux phénomènes de changement climatique3,4 tels que les événements météorologiques extrêmes et le réchauffement climatique. Un exemple de conditions météorologiques extrêmes est la vague de froid nord-américaine de février 2021, qui a mis à rude épreuve le réseau électrique, en particulier au Texas, où des millions de personnes ont perdu l’électricité pendant plusieurs jours5. Un autre exemple est l’impact du réchauffement climatique sur la consommation d’énergie des ménages en CVC. Même si une augmentation de 1° à 2 °C des températures hivernales devrait diminuer les besoins en chauffage, une augmentation similaire des températures estivales devrait augmenter considérablement les besoins en refroidissement6.
Face à ces défis, atteindre les objectifs énergétiques durables est devenu primordial pour maintenir un réseau sain. À cette fin, la communauté des chercheurs est confrontée à d’importantes questions concernant la réduction de l’empreinte carbone7,8,9,10,11, l’incitation à l’adoption des DER12, l’étude des avantages de la rénovation énergétique des bâtiments9,13,14, l’intégration des véhicules électriques15 et le comportement des consommateurs16 dans le réseau et des mécanismes pour concevoir la tarification de l’électricité17,18 afin de créer des modèles de consommation résidentielle efficaces. Répondre à bon nombre de ces questions nécessite une connaissance approfondie des modèles de consommation d’énergie, du parc immobilier, de la structure des réseaux de distribution, des comportements des consommateurs, etc. Cependant, des ensembles de données aussi exhaustifs sont rarement disponibles gratuitement (ou disponibles du tout) à des fins de recherche, ce qui rend difficile la poursuite de ces efforts par la communauté des chercheurs19. Les raisons de l'indisponibilité de ces données vont des problèmes de confidentialité à l'absence d'un système permettant de mettre les données à la disposition des chercheurs.
La plupart des données publiées sur la consommation d'énergie sont des données mesurées, résultat d'études longitudinales menées par des chercheurs (tableau 1) auprès d'échantillons relativement petits de ménages qui peuvent ne pas être représentatifs de la région géographique et des données démographiques au sens large. Certaines de ces études suivent les ménages sur une période plus longue (par exemple deux ans). Cependant, l'inconvénient de telles expériences est qu'elles nécessitent beaucoup de temps (par exemple le consentement des participants, la configuration de l'équipement, la surveillance) et des efforts manuels (par exemple, nettoyage des données, imputation des valeurs manquantes) avant que ces données ne soient utilisables. Bien que ces études publient des données énergétiques pour une utilisation gratuite, beaucoup d'entre elles limitent la publication des détails des participants (par exemple, caractéristiques et emplacement du bâtiment, données démographiques au niveau des ménages). Les détails des participants sont généralement retenus pour des raisons de confidentialité/consentement des participants, du manque d'informations ou de l'indisponibilité de ces attributs dans la version gratuite des données. La littérature a tenté de résoudre certains de ces problèmes en créant des structures de données appropriées pour diffuser des métadonnées sur les appareils électroménagers des ménages ainsi que leurs données sur la consommation d'énergie20,21. Cependant, nous observons que bon nombre de problèmes persistent dans le contexte américain. Un tel exemple est le port de données de Pecan Street22. Rue des noix de pécan Inc23. est le plus grand éditeur de données sur la consommation d'énergie aux États-Unis via son portail – Dataport. Ils collectent des données sur la consommation d'énergie en Californie (CA), au Texas (TX), à New York (NY) et au Colorado (CO). Il s’agit d’un ensemble de données potentiellement très utiles. Cependant, seul un petit échantillon (environ 25 ménages en Californie et au Texas) de données sur la consommation d'énergie est librement accessible au public et ne contient pas suffisamment (voire aucune) d'informations démographiques ou sur les bâtiments.