Intervenant
Alexis Tantet, Post-doctorant au laboratoire de Météorologie Dynamique de l’école Polytechnique
Titre
Résumé
Nous développons un programme d’optimisation du mix d’énergies renouvelables.
La principale nouveauté consiste à prendre en compte et à évaluer l’impact de la variabilité climatique, des échelles de temps multi-décennales aux horaires, sur le mix. Cet impact est résolu en intégrant les simulations climatiques régionales couvrant la période 1989-2012 aux modèles de production et de demande en énergie renouvelable à l’échelle régionale.
La combinaison optimale est ensuite déduite d’une analyse de variance moyenne avec comme objectifs à la fois de maximiser la moyenne de la pénétration totale des énergies renouvelables et de minimiser la variance, ou le risque, de cette dernière.
Nous considérons deux cas: dans le premier, l’analyse prend en compte les corrélations entre régions de la production et de la demande. Dans le second cas, les synergies entre régions sont ignorées. Dans une première étude de cas, nous appliquons le modèle numérique à l’Italie, pays où la part des énergies renouvelables est relativement élevée.
Nous nous concentrons sur le mixage en maximisant le ratio de pénétration moyenne des énergies renouvelables sur le risque pour la même capacité renouvelable que celle installée en 2015.
Nos principales conclusions sont que (i) la répartition optimale des capacités technologiques et spatiales – avec environ deux tiers de la capacité éolienne et un tiers solaire – diffère considérablement du mix actuel (avec un surinvestissement substantiel dans le photovoltaïque); et (ii) ignorer l’impact de la variabilité climatique interannuelle et intra-journalière sur le risque a un impact important sur la combinaison optimale.
Cette étude montre combien il est important de fonder les incitations au développement des énergies renouvelables sur des stratégies optimales tenant compte à la fois du risque et de l’impact de la variabilité climatique sur cette dernière.
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