Auteur / Autrice : | Yacine Alimou |
Direction : | Nadia Maïzi |
Type : | Projet de thèse |
Discipline(s) : | Contrôle, optimisation, prospective |
Date : | Inscription en doctorat le 20/05/2020 |
Etablissement(s) : | Université Paris sciences et lettres |
Ecole(s) doctorale(s) : | École doctorale Sciences et technologies de l'information et de la communication |
Partenaire(s) de recherche : | Laboratoire : Mathématiques et Systèmes |
Equipe de recherche : CMA - Centre de Mathématiques Appliquées | |
établissement opérateur d'inscription : Mines Paris-PSL |
Mots clés
Résumé
Les exercices de prospective long-terme et les simulations de l'équilibre offre-demande sont deux éléments clefs de la planification à moindre coût du système électrique. Le premier vise à déterminer une trajectoire d'investissements à partir de scénarios exogènes d'évolution du contexte énergétique global. En revanche, le second a pour but principal de diagnostiquer les risques de défaillance possibles, à parc de production donné. Malgré leur évidente proximité, ces exercices sont souvent portés et mis en uvre de façon complètement indépendante. Cette approche totalement découplée conduit les prospectivistes à proposer des plans long-terme sans aucune analyse pertinente du risque de défaillance. Symétriquement, les études d'équilibre offre-demande à moyen-terme (cinq à dix ans) sont confrontées aux plus grandes difficultés lorsqu'il s'agit de valider la rentabilité des investissements nécessaires pour 'passer la pointe'. Dans cette perspective, l'objet principal de cette thèse est de montrer l'importance de la prise en compte du critère de défaillance réglementaire à moins de trois heures dans l'exercice de prospective long-terme. Pour ce faire, une approche multi-échelles sera développée afin de prendre en compte les différentes échelles spatio-temporelles du système électrique européen. Techniquement, on se propose dans cette thèse de construire un modèle de couplage (et ses satellites de bouclage) complet permettant d'exploiter les caractéristiques du modèle de prospective TIMES et du modèle de placement optimale de la production ANTARES.