L’analyse coûts-bénéfices sur l'effacements résidentiels en se basant sur l'optimisation et simulation : applications aux mécanismes de l'effacement français et coréen

Optimization and Simulation Based Cost-Benefit Analysis on a Residential Demand Response : Applications to the French and South Korean Demand Response Mechanisms

• Auteur / Autrice : Seungman Lee
• Direction : Jan-Horst Keppler
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences Economiques
• Date : Soutenance le 03/12/2019
• Etablissement(s) : Paris Sciences et Lettres (ComUE)
• Ecole(s) doctorale(s) : Ecole doctorale SDOSE (Paris)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire d’Economie de Dauphine (Paris) - Laboratoire d'Economie de Dauphine / LEDa
• Partenaire(s) de recherche : établissement de préparation de la thèse : Université Paris Dauphine-PSL (1968-....)
• Jury : Président / Présidente : Patrice Geoffron
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Jan-Horst Keppler, Patrice Geoffron, Cédric Clastres, Jacopo Torriti, Yannick Perez
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Cédric Clastres, Jacopo Torriti

Mots clés

Mots clés contrôlés

Politique énergétique

Économies d'énergie

Électricité -- Consommation

Mots clés libres

L’effacement de la consommation électrique

La courbe de référence

L’Analyse coûts-bénéfices

La simulation Monte Carlo

L'optimisation

L'analyse de sensibilité

NEBEF

L'opérateur d'effacement

Demand Response (DR)

Customer Baseline Load (CBL)

Cost-Benefit Analysis (CBA)

Monte Carlo Simulation

Optimization

Sensitivity Analysis (SA)

NEBEF

Load Aggregator (LA)

Résumé

À cause de la préoccupation mondiale sur les émissions de CO2, le changement climatique et la transition énergétique, nous faisons plus d'attention à la maîtrise de la demande d'électricité. En particulier, avec l'effacement de consommation électrique, nous pouvons profiter de plusieurs avantages, comme l'augmentation de l'efficacité de l'ensemble du marché de l'électricité, la sécurité d'approvisionnement d'électricité renforcée, et l'investissement plus efficace et souhaitable ainsi que l'avantage de l'environnement et le soutien aux énergies renouvelables. En Europe, la France a démarré le mécanisme de NEBEF à la fin de 2013, et la Corée du Sud a lancé le programme de l'effacement de consommation électrique basé sur le marché fin 2014. Parmi un certain nombre de questions et d’hypothèses que nous devons prendre en compte en termes de l'effacement, l'estimation de la courbe de référence est l'un des éléments les plus importants et les plus fondamentaux. Dans cette recherche, sur la base du profil de consommation redimensionné pour un ménage moyen, plusieurs méthodes d'estimation de la courbe de référence sont établies et examinées à la fois pour les mécanismes de l'effacement français et coréen. Cette investigation sur les méthodes de l'estimation pourrait contribuer à la recherche d'une méthode d'estimation meilleure et plus précise qui augmentera les motivations pour les participants. Avec les courbes de référence estimées, les analyses coûts-bénéfices ont été réalisées, elles-mêmes utilisées dans l'analyse décisionnelle pour les participants. Pour réaliser les analyses coûts-bénéfices, un modèle mathématique simple utilisant l'algèbre linéaire est créé et modifié afin de bien représenter les paramètres de chaque mécanisme de l'effacement. Ce modèle nous permet une compréhension intuitive et claire des mécanismes. Ce modèle générique peut être utilisé pour différents pays et secteurs, résidentiel, commercial et industriel, avec quelques modifications de modèle. La simulation de Monte Carlo est utilisée afin de refléter la nature stochastique de la réalité, et l'optimisation est également utilisée pour représenter et comprendre la rationalité des participants, et pour fournir des explications microéconomiques sur les comportements des participants. Afin de dégager des implications significatives pour une meilleure architecture du marché de l'effacement, plusieurs analyses de sensibilité sont effectuées sur les éléments clés du modèle pour les mécanismes.

Worldwide concern on CO2 emissions, climate change, and the energy transition made us to pay more attention to Demand-side Management (DSM). In particular, with Demand Response (DR), we could expect several benefits, such as increased efficiency of the entire electricity market, enhanced security of electricity supply by reducing peak demand, and more efficient and desirable investment as well as the environmental advantage and the support for renewable energy sources. In Europe, France launched the NEBEF mechanism at the end of 2013, and South Korea inaugurated the market-based DR program at the end of 2014. Among a number of economic issues and assumptions that we need to take into consideration for DR, Customer Baseline Load (CBL) estimation is one of the most important and fundamental elements. In this research, based on the re-scaled load profile for an average household, several CBL estimation methods are established and examined thoroughly both for Korean and French DR mechanisms. This investigation on CBL estimation methods could contribute to searching for a better and accurate CBL estimation method that will increase the motivations for DR participants. With those estimated CBLs, the Cost-Benefit Analyses (CBAs) are conducted which, in turn, are utilized in the Decision-making Analysis for DR participants. For the CBAs, a simple mathematical model using linear algebra is set up and modified in order to well represent for each DR mechanism's parameters. With this model, it is expected to provide intuitive and clear understanding on DR mechanisms. This generic DR model can be used for different countries and sectors (e.g. residential, commercial, and industrial) with a few model modifications. The Monte Carlo simulation is used to reflect the stochastic nature of the reality and the optimization is also used to represent and understand the rationality of the DR participants, and to provide micro-economic explanations on DR participants' behaviours. In order to draw some meaningful implications for a better DR market design several Sensitivity Analyses (SAs) are conducted on the key elements of the model for DR mechanisms.