Modélisation prévisionnelle de la consommation énergétique dans l’industrie pour son intégration en tant que ressource effaçable à court terme : application au contexte français
Auteur / Autrice : | José Blancarte Hernandez |
Direction : | Mireille Batton-Hubert |
Type : | Thèse de doctorat |
Discipline(s) : | Sciences et Génie de l'Environnement |
Date : | Soutenance le 22/04/2015 |
Etablissement(s) : | Saint-Etienne, EMSE |
Ecole(s) doctorale(s) : | ED SIS 488 |
Partenaire(s) de recherche : | Entreprise : EDF |
Laboratoire : Département Décision en Entreprise : Modélisation, Optimisation | |
Jury : | Président / Présidente : Bernard Bourges |
Examinateurs / Examinatrices : Mireille Batton-Hubert, Bernard Bourges, José Ragot, Gilles Roussel, Valérie Borel-Murin, Xavier Bay, Marie-Agnès Girard | |
Rapporteurs / Rapporteuses : José Ragot, Gilles Roussel |
Mots clés
Résumé
L'effacement des consommations électriques a été identifié comme l'une des solutions pour pallier les problèmes liés aux pics de consommation électrique, à l’intermittence des énergies renouvelables et à la congestion des réseaux. Ces travaux de recherche s’intéressent à l’intégration de la consommation industrielle en tant que ressources effaçables à court terme dans le contexte de la réserve rapide du mécanisme d’ajustement français. Parmi les différents secteurs, le secteur industriel présente un intérêt particulier en raison de l’importance de sa consommation. Afin d'intégrer ce type de consommation dans l’équilibre offre-demande, il est nécessaire de prévoir le comportement de ces consommations à court terme ainsi que d’évaluer la fiabilité de ces prévisions. Ainsi, différentes méthodes de prévision à très court-terme adaptées aux données et au contexte ont été déployées sur différents consommations disponibles à deux niveaux d’agrégation différents : site et usage industriel. Des indicateurs de performance adaptés aux contraintes opérationnelles, appelés "taux de fiabilité", sont proposés et calculés pour évaluer la performance des méthodes de prévision. Ce taux de fiabilité est estimé pour différentes heures de la journée pour les différents sites et usages industriels étudiés. Les taux de fiabilité estimés permettent d'évaluer le risque pour une consommation spécifique (au niveau du site ou au niveau de chaque usage industriel) de ne pas respecter des contraintes opérationnelles imposées à chaque instant de simulation.