Établissement de prévisions à long terme de la demande de pointe, des véhicules électriques et des ressources énergétiques distribuées

Dans un premier temps, un modèle de régression multivariable a été utilisé pour fournir une prévision de base à l’échelle du système. La méthode de Monte-Carlo a été employée pour tenir compte de la variabilité des conditions météorologiques et économiques. Les tendances historiques ont été analysées afin de prédire comment la pointe du système prévue affecterait les pointes non coïncidentes au niveau de la barre du poste de distribution électrique. Quatre scénarios supplémentaires ont été superposés aux prévisions; ils concernent les centres stratégiques, les véhicules électriques, la conversation et la gestion de la demande ainsi que les ressources énergétiques distribuées.

L’analyse a permis d’établir un modèle complet de prévision de la charge qui prédit l’augmentation de la charge de pointe dans la zone de service de l’entreprise de services publics, à la fois au niveau des barres et à l’échelle du système. En fin de compte, ce modèle a permis à l’entreprise de planifier la capacité nécessaire pour répondre à la demande d’électricité des résident·e·s et des entreprises de l’Ontario pour les 25 prochaines années.