Modélisation bottom-up, un outil d'aide à la décision long terme pour les mesures politiques en matière d'énergie et d'environnement : le modèle TIMES appliqué aux industries grandes consommatrices d'énergie
Le travail de thèse consiste à construire un modèle pour une prospective énergétique à long terme dans le but d'estimer l'effet des politiques énergétiques et environnementales sur les choix technologiques futures des secteurs industriels. L'accent a été mis sur les industries grandes...
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École Nationale Supérieure des Mines de Paris
2009
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[SHS] Humanities and Social Sciences Industrie grosse consommatrice Politique énergétique Politique environnement Evaluation à long terme Demande énergie Rendement énergétique Modélisation bottom-up Outil d'aide à la décision Djemaa, Ahcène Modélisation bottom-up, un outil d'aide à la décision long terme pour les mesures politiques en matière d'énergie et d'environnement : le modèle TIMES appliqué aux industries grandes consommatrices d'énergie |
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Le travail de thèse consiste à construire un modèle pour une prospective énergétique à long terme dans le but d'estimer l'effet des politiques énergétiques et environnementales sur les choix technologiques futures des secteurs industriels. L'accent a été mis sur les industries grandes consommatrices d'énergie (IGCE), pour 29 pays européen et pour un horizon de temps allant jusqu'à 2050. L'outil de modélisation appliqué dans cette étude est le modèle TIMES (famille du modèle MARKAL, il s'agit d'un générateur de modèle d'optimisation de type Bottom-up basé sur la programmation linéaire). L'étude est réalisée dans le cadre d'un partenariat entre EDF R&D et le Centre de Mathématiques appliquées (CMA) de l'Ecole des Mines de Paris. Dans notre analyse, nous avons identifié pour chaque secteur industriel, plusieurs technologies concurrentes. Elles sont choisies par le modèle sous la base de leur coût global actualisé en intégrant l'ensemble des contraintes (prix d'énergie, taxe sur le CO2, plafond sur les émissions...). La capacité à installer dépend étroitement de la demande finale qu'il faut satisfaire pour chaque période sur l'ensemble de l'horizon de temps considéré. Selon les contraintes imposées, les résultats obtenus permettent de : <br/>- tracer l'image de l'industrie (profil de production technologique), <br/>- calculer les consommations énergétiques et les potentiels d'économies d'énergies réalisables, <br/>- estimer les émissions de dioxyde de carbone résultantes. Ce travail indique qu'il existe encore un important potentiel d'économies d'énergie et de réductions des émissions de dioxyde de carbone dans l'ensemble des secteurs industriels. |
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