Analyse des Transitions et Stratégies d'Investissement sous Incertitudes pour les Smart Grids.

Résumé Les smart grids sont considérés comme un moyen efficace pour accueillir plus largement des énergies renouvelables, de mieux maitriser la demande, d’améliorer les conditions d’exploitation du système électrique, d’augmenter sa performance et de faciliter le développement des nouveaux usages tels que le véhicule électrique. Cependant, ces bénéfices potentiels du smart grid sont également porteurs d’incertitudes pour le système électrique ainsi que pour ses acteurs. Ces incertitudes sont de nature technologique, économique, sociale, politique, entre autres.La thèse s’inscrit dans le cadre du projet GreenLys (un démonstrateur smart grid adressant des innovations allant du producteur d’énergie jusqu’au consommateur en incluant les acteurs du réseau électrique de transport et de distribution). Elle a pour objectif de proposer des paliers techniques et économiques de transition vers le smart grid à l’horizon 2050.Dans la perspective de cette thèse, trois incertitudes qui peuvent influencer considérablement les stratégies des investissements futurs sont traitées dans trois modèles séparés. Les trois modèles sont appliqués aux scénarios de GreenLys (un scénario conservateur ‘Grenelle’ qui respecte les engagements énergétiques européens et un scénario plus ambitieux ‘100% EnR’ qui vise une production électrique totalement renouvelable) pour proposer des paliers d’investissements smart grid et des recommandations. Premièrement, l’incertitude portant sur la régulation du réseau public de distribution est étudiée dans un modèle utilisant une approche d’options réelles combiné avec un algorithme logique floue. Deuxièmement, une approche d’options réelles basée sur un arbre binomial classique est utilisée pour analyser l’incertitude sur l’évolution du gisement de flexibilité. Enfin, l’incertitude portant sur les coûts systèmes d’informations est modélisée dans un algorithme basé sur un processus de Monte-Carlo.