Retrouver les +22 % entre juin et juillet

La demande moyenne de juillet dépasse celle de juin d'environ 22 %, sur les années 2019 à 2024 prises ensemble.

Ce dossier permet de contrôler un résultat précis de l'étude. Il contient les mesures horaires utilisées, conservées dans leurs colonnes d'origine, et un calcul autonome. Il ne constitue pas une validation externe de l'ensemble de l'étude.

Télécharger les données et le calcul — fichier ZIP, sans compte.

1. Vérifier le périmètre

Producteur : EDF — Open Data Groupe EDF (Corse & Outre-mer). Données collectées le 2026-07-22. Licence : Licence Ouverte (Etalab) — https://www.etalab.gouv.fr/licence-ouverte-open-licence.

Export CSV du producteur. Ce lien peut aujourd'hui fournir une version révisée. L'empreinte du fichier utilisé ici est conservée dans le dossier ; le CSV joint en est un extrait limité à la Corse, aux mois de juin et juillet et aux années 2019–2024.

Les statuts « validé » et « estimé » sont conservés, comme dans l'étude. La colonne EDF production_totale_mw comprend les importations et sert ici de mesure de la demande. Ses étiquettes horaires sont lues en heure légale corse, sans convertir leur suffixe trompeur +00:00. Aucun changement d'heure ne tombe en juin ou en juillet.

2. Refaire le calcul

Pour chaque mois, additionner les mesures horaires et diviser par le nombre d'heures. Chaque heure a le même poids. On compare les moyennes de puissance en MW, pas les volumes d'énergie des deux mois, dont la durée diffère.

Sur les moyennes non arrondies : 21.893270 %. Le graphique arrondit d'abord les deux barres au MW, puis son annotation au pour cent :

100 × (281 − 231) / 231
≈ 22 %

Dans un tableur, ouvrir le CSV avec le séparateur point-virgule et le point comme séparateur décimal, puis calculer la moyenne pour chaque mois.

Avec Python 3, décompresser le dossier et exécuter :

python verifier_demande.py

Le script utilise seulement la bibliothèque standard. Il vérifie l'empreinte du CSV, l'absence de doublons et les 720 ou 744 heures attendues pour chaque mois de chaque année, puis affiche les moyennes et l'écart. Il ne se connecte à aucun service.

3. Lire les limites

Cet écart ne mesure ni la part du tourisme ni celle de la climatisation. Il ne décrit pas les pointes instantanées et ne prédit pas la consommation de 2026. Une empreinte identifie un fichier ; elle ne garantit pas l'exactitude des mesures du producteur. Les conventions et approximations complètes figurent dans la note méthodologique.