Thèse soutenue

Optimisation des investissements sur les réseaux de gaz

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Auteur / Autrice : Jean André
Direction : Daniel De Wolf
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Sciences économiques
Date : Soutenance en 2010
Etablissement(s) : Littoral

Résumé

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Les réseaux de transport de gaz naturel nécessitent des investissements très importants pour faire face à une demande toujours croissante en énergie et pour satisfaire des contraintes réglementaires de plus en plus importantes. En effet, la libéralisation des marchés gaziers a imposé aux opérateurs de transport de gaz, d’une part, des règles de transparence d’un monopole naturel pour justifier leurs dépenses et, in fine, leurs tarifs, et , d’autre part, des objectifs de fluidification du marché afin de faciliter l’accès a la concurrence des clients finaux. Ces investissements majeurs justifient l’utilisation de techniques d’optimisation permettant de réduire leurs coûts. Vu la présence de choix discrets (choix de la localisation des investissements, choix limité de capacités supplémentaires, planification temporelle) en combinaison avec des contraintes physiques non linéaires (représentant la relation entre l’´ecoulement et les pressions dans les canalisations ou la plage de fonctionnement des compresseurs), les programmes à résoudre sont des programmes d’optimisation non linéaires en nombres entiers (PNLNE) de grandes tailles. Ce type de programmes étant connu pour être particulièrement difficile à résoudre en temps polynomial (NP-difficile), des méthodes avancées d’optimisation doivent être mises en oeuvre pour obtenir des réponses réalistes. Les objectifs de cette thèse sont au nombre de trois. Il s’agit d’abord de proposer une modélisation des problèmes d’investissement dans les réseaux de transport de gaz à partir des motivations du monde industriel. Il s’agit ensuite d’identifier les méthodes et algorithmes les plus adéquats pour résoudre les problèmes ainsi formulées. Il s’agit enfin d’évaluer les avantages et les inconvénients de ces méthodes à l’aide d’applications numériques sur des cas réels.