Contribution des Smart Grids à la transition énergétique : évaluation dans des scénarios long terme

Assessing Smart Grids contribution to the energy transition with long-term scenarios

• Auteur / Autrice : Stéphanie Bouckaert
• Direction : Nadia Maïzi
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Contrôle, optimisation, prospective
• Date : Soutenance le 19/12/2013
• Etablissement(s) : Paris, ENMP
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences et technologies de l'information et de la communication (Nice ; 1992-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Centre de mathématiques appliquées (Sophia Antipolis, Alpes-Maritimes) - Centre de Mathématiques Appliquées
• Jury : Président / Présidente : Nouredine Hadj-Said
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Nadia Maïzi, Yannick Phulpin, Vincent Mazauric, Edi Assoumou
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Yves Smeers

Mots clés

Mots clés contrôlés

Modèles mathématiques

Politique énergétique

Électricité -- Production

La Réunion (France ; île)

Prévision

Énergies renouvelables

Réseaux électriques intelligents

Mots clés libres

Smart Grids

Modèles MARKAL/TIMES

Prospective

Ile de la Réunion

Smart Grids

MARKAL/TIMES models

Long-term planning

Reunion island

Résumé

Dans le cadre des débats sur la transition énergétique, l'implémentation des Smart Grids est avancée comme une part de la solution pour répondre à la fois aux questions climatiques et aux enjeux énergétiques. Les modèles de prospective constituent des outils d'aide à la décision permettant d'orienter les trajectoires énergétiques afin de satisfaire aux futures demandes en tenant compte de contraintes environnementales et techniques. Ces modèles historiques, caractérisés principalement par l'adéquation de l'offre à la demande doivent désormais évoluer pour intégrer les développements futurs attendus du système électrique. Dans ce travail, nous avons implémenté dans une approche de long terme différentes fonctionnalités propres aux Smart Grids (gestion de la demande, stockage, énergies renouvelables). Cette approche nous permet d'évaluer les bénéfices liés à chacune d'entre elles séparément, ou bien conjointement au travers de bouquets de solutions, tenant ainsi compte des possibles interactions entre ces fonctionnalités. Nous avons également intégré un indicateur reflétant le niveau de fiabilité du système électrique dans notre modèle. Ce paramètre supplémentaire permet de contraindre les futurs systèmes électriques afin qu'ils garantissent un niveau de service en terme de fourniture électrique identique à celui des systèmes existants. Cette étude est illustrée par le cas de l'île de la Réunion, qui s'est donné pour objectif de produire d'ici 2030 son électricité à partir de sources uniquement renouvelables, et pour qui les fonctionnalités de Smart Grids pourraient constituer un levier intéressant.

In the context of discussions on the energy transition, the general consensus is that part of the solution could come from Smart Grids to deal both with climate and energy issues. Prospective energy systems models may be used to estimate the long-term development of the energy system in order to meet future energy demands while taking into account environmental and technical constraints. These historical models are demand driven and should from now on evolve to considerate future developments of the electricity system. In this study, we have implemented some functionalities related to the concept of Smart Grids in a long-term planning model (demand-side integration, storage, renewable energy). This approach makes it possible to evaluate their benefits separately or collectively, taking into account possible interactions between these functionalities. We have also implemented an indicator reflecting the level of reliability of the electricity system in our model. This additional parameter enables to constrain future electricity systems to ensure a level of reliability identical to the existing one. Our analysis is demonstrated by the case of the Reunion Island, which aims to produce electricity using 100% renewable sources by 2030, and for which Smart Grids functionalities are also potential solutions for reaching this objective.