Evolution du système électrique dans un contexte de transition énergétique

Le système électrique est un élément clé de la transition énergétique qui doit permettre de contribuer à la décarbonation de notre économie et de diminuer notre dépendance aux énergies fossiles. Dans cette perspective la production nucléaire joue un rôle important et les énergies renouvelables qui sont de moins en moins chères sont appelées à donner elles aussi une contribution importante. Ces moyens de production renouvelables posent quelques difficultés du fait de leur dépendance à la météorologie, de l’espace et des ressources minérales qui leurs sont nécessaires. Dans le même temps, le parc nucléaire français connait une période charnière à travers les questions de son prolongement et de son renouvellement. L’évolution de la consommation électrique, et en particulier de la consommation de chauffage électrique ou celle liée au véhicule électrique, sont ici des sujets importants, de même que l’électrification de l’industrie, la production d’hydrogène et de carburant de synthèse, … Dans ce contexte, définir et calculer les coûts et les bénéfices du système électrique sur le plan environnemental et économique est un problème de premier plan. Ce sujet est sous-tendu par des problématiques complexes à la croisée de l’optimisation, des statistiques, de l’économie, de l’électrotechnique, de la météorologie, de la politique, …

Vis-à-vis de ces questions, la formation a pour objectifs de permettre aux participants de :

• identifier les problèmes de gestion et de planification du système électrique dans un contexte de transition énergétique, ainsi que des méthodes permettant de les résoudre,
• identifier les différents acteurs et les marchés de l’électricité,
• comprendre les facteurs qui impactent le coût environnemental et économique du système électrique, en prenant comme référence le système français

•  Jour 1 : Électrification dans la transition énergétique

Programme de la séquence : Analyse par secteur des évolutions passées, présentes et futures dans une perspective de neutralité carbone. Évolution de la demande et électrification dans plusieurs secteurs. Introduction de quelques concepts de base de l’économie de l’énergie, calcul du LCOE (levelized cost of energy), analyse des coûts par filière. Travaux pratiques sur des tableurs Excel :

(1) comment atteindre les objectifs de stratégie de neutralité carbone dans le secteur du bâtiment, du transport et de l’industrie.

(2) calculer le coût économique d’un système électrique.

Sur l’outil de simulation python : installation et présentation de la structure de l’outil, première prise en main des séries temporelles de consommation et production renouvelable.

• Jour 2 : Opération et planification du système électrique (1/2)

Programme de la séquence : Présentation des problèmes posés sur le système électrique par la variabilité de la consommation et de la production électrique renouvelable. Présentation des solutions de flexibilité existante. Modèles mathématiques permettant de simuler l’opération et la planification du système électrique.

TP : présentation des sujets de mini-projets (rejouer des scénarios RTE, analyser le rôle du stockage, le facteur du charge du nucléaire, un futur fortement renouvelable, le rôle de l’hydrogène, la flexibilité industrielle, le véhicule électrique, les risques de la thermosensibilité, … ) et mise en place des groupes. Première mise en pratique avec l’outil LEAP développé pour ce cours (et reposant sur Linopy, un package python implémenté par la communauté PyPSA)

• Jour 3 : Opération et planification du système électrique (2/2)

Programme de la séquence : Approfondissement. Opération : réserve, coût de la flexibilité. Multiplicateurs de Lagrange et interprétation. Planification : dimensionner les solutions de flexibilité, notion de coût système, contrainte de rythme de développement, contrainte d’espace utilisée, … présentation d’études passées (RTE, ADEME, AIE, …).

Travaux pratiques : poursuite du mini-projet.

• Jour 4 : Marché de l’électricité et réseaux

Programme de la séquence : Présentation des différents marchés (forward, day ahead, intra-day, réserve, capacité) et lien avec les problèmes d’optimisation (et les multiplicateurs de Lagrange). Réseaux : description transport et distribution. Méthodes de planifications. Évolutions dans un contexte de transition énergétique.

Travaux pratiques : poursuite du mini-projet.

• Jour 5 : Data science et transition énergétique

Bases de données géographiques pour la modélisation de la transition énergétique à l’échelle des territoires. Prédiction à court terme de la production renouvelable.

Public cible : Ingénieurs R&D

Prérequis : Les participants sont également invités à prendre connaissance préalablement à la formation de quelques lectures d’articles publiés sur le blog du responsable pédagogique, accessibles à l’adresse suivante : https://www.energy-alternatives.eu/.

Des connaissances de base en python et sur l’utilisation de panda sont nécessaires. Une petite introduction/mise à niveau sur panda/xarray (deux packages de python) sera envoyée à l’avance aux participants.

Il est possible, mais pas nécessaire, d’installer et tester l’outil open source qui sera utilisé pour les travaux pratiques : LEAP.

5 jours en continu sur 1 semaine

Les enseignements sont dispensés sous forme de :

– cours magistral dont l’objectif est d’exposer les problèmes de gestion et de planification du système électrique dans un contexte de transition énergétique, ainsi que des méthodes permettant de les résoudre. Les différents acteurs et les marchés de l’électricité sont également présentés.

– mise en pratique des outils d’optimisation présentés qui permettra aux participants de comprendre les facteurs qui impactent le coût environnemental et économique du système électrique. Plusieurs mix électriques seront présentés et étudiés durant cette séquence mais le système français ou Européen sera pris comme référence dans les travaux pratiques. Ce travail pratique sera effectué sous python couplé avec le logiciel d’optimisation Linopy (sous python). Le code informatique correspondant est disponible ici LEAP

Les acquis de la formation sont évalués à partir des travaux pratiques effectués sous python couplé avec le logiciel d’optimisation Linopy (sous python), donnant lieu à soutenance d’un mini-projet (non noté) le dernier jour de la formation.

Attestation de participation à la formation

Supports de cours