Optimisation Énergétique

Résumé du projet

Optimisation Énergétique

Les systèmes électriques de l’Amérique Latine, surtout au Brésil et aussi au Chili et Colombie, sont caractérisés par un effort continu et de longue haleine pour développer et utiliser des modèles réalistes pour l’utilisation de ses ressources hydrauliques et thermiques. Cet effort a accompagné la restructuration du secteur électrique au niveau mondial, imposée par la crise de pétrole des années 70, celle des années 90, et plus récemment, s’est concentré sur la recherche des solutions rapides, mais permanentes, pour éviter les black-outs qui on frappé la Californie (2001/02), ainsi que la côte est des États Unis et l’Italie (2003). Aussi bien en Argentine, à l’Uruguay et au Pérou, les actions gouvernamentales visant au développement de la recherche nationale dans le secteur de l’énergie sont de plus en plus importantes. La France, pour sa part, a satisfait la demande pendant la canicule de l’été 2003, mais en frôlant la saturation des moyens de production, accompagnée d’une flambée des prix sur les marchés. D’autre part, il est important de prendre en compte aussi le marché, le développement durable et l’aspect environnemental.

Le moment semble donc opportun pour la mise en place d’une action regroupant une équipe internationale et interdisciplinaire d’experts du secteur. Dans le moyen terme, cette coopération, qui combine des actions de benéfice mutuel et des actions de solidarité, devrait contribuer significativement à l’independence technologique des partenaires dans le secteur stratégique de l’énergie.

La modélisation des problèmes d’optimisation liés au secteur de l’énergie devient de plus en plus complexe, et pose un grand nombre de questions ouvertes à fort enjeu. Nous avons identifié un fil conducteur dans ces questions ouvertes, qui concerne essentiellement la représentation adéquate de l’incertitude dans un marché d’énergie de plus en plus ouvert, avec forte interaction de differents agents ayant des interêts conflictifs (financiers, de productivité, sociaux, environmentaux). Ici le mot incertitude es entendu su sens de l’aléa, exprimé pour divers problèmes électriques. L’incorporation de ce type d’incertitudes dans les problèmes d’optimisation relève du champ de l’Optimisation Stochastique. D’une façon générale, nous sommes intéressés par la résolution de grands problèmes d’optimisation stochastique. Dans ces problèmes, on cherche à minimiser un coût de génération tout en satisfaisant des contraintes, comme celle de satisfaction de la demande, capacités de production limitées, etc. Les données sont incertaines. Or les incertitudes ont souvent uns structure particulière qui permet d’organiser l’information qu’elles apportent par étapes. Ceci donne lieu à un arbre de scénarios. Nous analyserons différentes combinaisons de méthodologies, adaptées à la problématique spécifique du secteur de l’énergie. Dans tout les cas, il est important d’obtenir des résultats de robustesse vis à vis de la représentation approchée de la structure d’information.

Autre sujet que será abordé est l’amélioration des stratégies de gestion de risque. L’objectif de ce défi est d’approfondir substantiellement la prise en compte dans les outils d’optimisation de l’incertitude grandissante créée par le marché afin de fournir des indicateurs plus pertinents et des stratégies plus robustes pour la gestion du parc. Cela permettrait d’assurer une meilleure maîtrise de la gestion de risque. Il s’agit d’être capable de résoudre un problème stochastique et combinatoire ou mixte de très grande taille qui associe des aspects complexes de représentation des aléas, et de calcul scientifique nécessitant parfois l’emploi de machines parallèles.

Compte tenu des avancées récentes en Optimisation Stochastique, les modèles anciens de gestion de moyen terme du parc eléctrique, très simplifiés, doivent être révisés, pour les rendre plus réalistes. En particulier, il est important d’introduire des non linéarités. L’application des méthodes de décomposition à la Benders à des problèmes stochastiques multi-étapes, permet essentiellement de se ramener à des variantes de la programmation dynamique stochastique. Nous étudierons des techniques de clustering pour obtenir, avec un nombre petit d’échantillons, de bonnes approximations des coûts futurs transmis dynamiquement dans la décomposition de Benders.

La décomposition est coordonnée par un programme maître qui est un problème d’optimisation non différentiable. Les méthodes de faisceau sont à présent les algorithmes de référence quand il s’agit d’obtenir des solutions robustes et précises. Cependant, ces méthodes ne sont pas bien adaptées au cas stochastique, caractérisé par un grand nombre de variables. Nous étudierons des améliorations de ces méthodes, notamment pour ce qui est de la dualisation dynamique des contraintes. Outre les évidentes retombées économico-sociales long terme de cette action jointe, elle aura également un impact bénéfique sur les points suivants:

• La collaboration prévue dans ce projet, basée sur l’interaction avec des chercheurs motivés, familiarisés avec les problèmes industriels de leur pays d’origine et capables de communiquer avec des practiciens, permettra les industriels de trouver un forum priviligié de discussions et d’échange d’idées, riche en méthodologies sophistiquées et de pointe en optimisation numérique.
• Pour les chercheurs junior de l’équipe, l’interaction leur permettra d’analyser et de mettre en oeuvre de nouvelles idées pour une implémentation, des tests et des suggestions d’amélioration de problèmes issus de la vie réelle.
• Les chercheurs senior pourront approfondir et mieux orienter leurs recherches sur des problématiques stratégiques dans le métier de l’énergie. Concernant les modalités de travail, nous avons envisagé la réalisation des rencontres, étalées sur plusieurs années, qui tendraient lieu à chacun des pays participants. Nous visons ainsi la création de savoir faire et des capacités spécifiques parmi les ingénieurs chargés d’utiliser les modèles développés par l’équipe.

Informations sur les porteurs du projet

France :			Partenaire latino-américain C : Chili
Organisme	Projet Sydoco, INRIA-Rocquencourt		Organisme		Département d’Ingénierie Mathématique, Université de Santigo du Chili et Centre de Modélisation Mathématique, laboratoire mixte CNRS- Université de Santiago du Chili.
Nom du responsable	Fréderic Bonnans		Nom du responsable		Alejandro Jofré
Adresse	Domaine de Voluceau, BP 105, 78153 Le Chesnay, France		Adresse		Av. Blanco Encalada 2120 Piso 7. Santiago. Chile.
Tél/Fax	Tel: (33-0) 1 39 63 55 57 Fax: (33-0) 1 39 63 57 86		Tel/Fax		Tel: (56-2) 978-4454 Fax: (56-2) 688-9705
E-mail			E-mail
Partenaire latino-américain B : Brésil			Partenaire latino-américain A : Argentine
Organisme		Institut de Mathématiques Pures et Appliquées, IMPA (laboratoire mixte CNRS)	Organisme	PLADEMA  et Conseil Nationale de Recherches Scientifiques et Téchniques, CONICET
Nom du responsable		Claudia Sagastizábal	Nom du responsable	Pablo Lotito
Adresse		Estrada Dona Castorina 110. Jardim Botânico CEP: 22460-320 Rio de Janeiro / Brasil	Adresse	PLADEMA –UNICEN. Paraje Arroyo Seco- Tandil 7000 Pcia. de Buenos Aires
Tel/Fax		Tel: (55-21) 25 29 51 64 Fax: (55-21) 25 29 51 29	Tél/Fax	Tel : (54-11) 4953-7230
E-mail			E-mail
Partenaire latino-américain D : Uruguay			Partenaire latino-américain E : Perú
Organisme		Univsersité de la République Faculté d’Ingénierie	Organisme		Instituto de Matemática y Ciencias Afines
Nom du responsable		Alfredo Piria	Nom du responsable		Félix Escalante
Adresse		IMERL, Fac. Ingenieria, Unievrsidad de la Republica.	Adresse		Jirón Ancash 536 - Lima 1 Lima Perú
Tel/Fax		Tel: (598 2) 710621 Fax: (598 2) 715446	Tel/Fax		Tel: (51-1) 426-5181 Fax: (51-1) 426-3734
E-mail			E-mail
Autres organismes associés
Organisme		Département de Mathématiques Université de Limoges
Nom du responsable:Michel Théra
Adresse:123, Avenue Albert Thomas 87060 Limoges Cedex FRANCE
Tel/Fax:Tel: (33) (0)5 55-45-73-33 Fax: (33) (0)5 55-45-73-22
E-mail:

Posted by Alejandro Jofre 22.03.2007