Analyse intégrée de l'impact des conditions météorologiques extrêmes et des facteurs socio-économiques sur la demande d'électricité et les émissions de CO2

Integrated analysis of the impact of extreme weather conditions and socio-economic factors on electricity demand and CO2 emissions: a data-driven approach at national/regional scale

• Auteur / Autrice : Eloi Lindas
• Direction : Philippe Ciais
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Géosciences
• Date : Inscription en doctorat le 01/04/2024
• Etablissement(s) : université Paris-Saclay
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale des sciences de l'environnement d'Île-de-France
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire des Sciences du Climat et de l'Environnement - DRF
• Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : Modélisation des Surfaces et Interfaces Continentales (MOSAIC)
• Partenaire(s) de recherche : Référent : Université de Versailles-Saint-Quentin-en-Yvelines

Mots clés

Mots clés libres

Changement climatique

Energie

Modélisation statistique

Machine learning

Statistical models

Climate change

Energy

Machine learning

Résumé

Cette thèse vise à étendre les travaux antérieurs sur la modélisation de la demande d'électricité à l'aide de modèles basés sur des données de variables climatiques et d'activités humaines à l'échelle nationale/régionale. L'objectif principal sera d'étudier l'impact des événements météorologiques extrêmes sur la demande d'électricité et les émissions de CO2 et de polluants associées. En analysant les données historiques et les scénarios de changement climatique, la recherche évaluera l'ampleur de l'impact et ses implications pour la gestion du système énergétique. Deuxièmement, l'étude vise à intégrer de nouvelles données socio-économiques pour améliorer la précision de la modélisation de la demande en tenant compte des caractéristiques des bâtiments et des caractéristiques démographiques des habitants.

This thesis aims to extend previous work on electricity demand modeling using data-driven models based on climate variables and human activities at the national/regional scale. The primary focus will be on investigating the impact of extreme weather events on electricity demand and the associated CO2 and pollutants emissions. By analyzing historical data and climate change scenarios, the research will assess the magnitude of the impact and its implications for energy system management. Secondly, the study aims to incorporate new socio-economic data to enhance the accuracy of demand modeling by accounting for buildings characteristics and the demographic characteristics of the inhabitants.