Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l’Université de Montréal / Plusieurs auteurs se sont intéressés à définir les différents régimes providentiels en Europe et en Amérique du Nord. Parmi les typologies que l'on peut repérer dans la littérature, Costa Esping-Andersen (qui a développé un modèle qui comprend les régimes social-démocrate, conservateur et libéral) et Stephan Leibfried (qui a ajouté au modèle d'Esping-Andersen le régime latin) ont sans doute élaboré les types les plus intéressants. Ces auteurs ont construit leurs typologies sur la base de considérations théoriques quant aux principales politiques publiques en matière de sécurité sociale ainsi que sur l'examen quantitatif de certains indicateurs sociaux. Notre projet de recherche était de voir s'il était possible de confirmer l'existence de ces régimes providentiels proposés dans la littérature scientifique en examinant quantitativement une multitude d'indicateurs sociaux. Plus précisément, l'objectif théorique de cette recherche était de démontrer qu'il existe des différences quant aux choix faits par les sociétés en matière de décisions politiques en regard de l'interdépendance entre les dépenses sociales et la performance économique. Par l'entremise de la méthode d'analyse de classification hiérarchique, qui regroupe des cas ou des variables possédant des caractéristiques similaires, une première étude a été réalisée en utilisant tous les pays de l'OCDE comme échantillon de départ et une série de variables reliées à la modernité (éducation, santé, dépenses militaires, économie, condition de la femme, situation démographique et géographique, ordre social et culture). Suite au retrait de certains pays (pour lesquels les données n'étaient pas disponibles pour des analyses plus précises sur des programmes sociaux), des analyses ont été réalisées sur un modèle théorique (à trois axes) comprenant des variables se référant aux programmes gouvernementaux, aux situations sociales et à la participation politique, tels qu'ils apparaissent au milieu des années 90. L'analyse a permis de retrouver quatre types (libéral, conservateur, social-démocrate et latin) car presque tous les pays se sont regroupés comme le précisait la typologie d'Esping-Andersen et Leibfried. Ce modèle d'analyse, qui permet d'observer les régimes providentiels au moyen de séries de variables, a ensuite été appliqué à des données des années 80, afin de voir si on pouvait déceler une évolution des situations. Sur la base des résultats obtenus par les différents régimes providentiels sur chacune des variables, le Canada a pu être caractérisé comme un pays libéral sur les diverses variables économiques; mais, sur des questions d'ordre institutionnel, le Canada se détache un peu du modèle libéral, ce qui peut s'expliquer en partie par sa subordination au parcours (« path dependancy »). Les conclusions les plus intéressantes de cette étude correspondent aux analyses portant sur chacun des axes théoriques du modèle qui ont permis de constater que la typologie pouvait être reproduite (avec quelques variantes) en analysant seulement les caractéristiques des programmes, ou les variables décrivant les situations sociales ou encore les variables portant sur les processus politiques. Ces résultats permettent de démontrer l'existence de liens étroits entre l'organisation des programmes sociaux dans les sociétés, les situations sociales qui sont en partie le résultat des politiques élaborées, et, enfin, les processus politiques qui amènent les gens à se mobiliser pour donner forme aux programmes sociaux. Ce modèle théorique ouvre la porte à des analyses plus locales comme des comparaisons inter-provinciales ou régionales, surtout dans un État fédéral comme le Canada, où les provinces ont la responsabilité principale des programmes sociaux.

Il est prévu que la génération distribuée par l’entremise d’énergie de sources renouvelables (DG) continuera à jouer un rôle clé dans le développement et l’exploitation des systèmes de puissance électrique durables, efficaces et fiables, en vertu de cette fournit une alternative pratique de décentralisation et diversification de la demande globale d’énergie, bénéficiant de sources d’énergie plus propres et plus sûrs. L’intégration de DG renouvelable dans les réseaux électriques existants pose des défis socio–technico–économiques, qu’ont attirés de la recherche et de progrès substantiels.Dans ce contexte, la présente thèse a pour objet la conception et le développement d’un cadre de modélisation, simulation et optimisation pour l’intégration de DG renouvelable dans des réseaux de puissance électrique existants. Le problème spécifique à considérer est celui de la sélection de la technologie,la taille et l’emplacement de des unités de génération renouvelable d’énergie, sous des contraintes techniques, opérationnelles et économiques. Dans ce problème, les questions de recherche clés à aborder sont: (i) la représentation et le traitement des variables physiques incertains (comme la disponibilité de les diverses sources primaires d’énergie renouvelables, l’approvisionnement d’électricité en vrac, la demande de puissance et l’apparition de défaillances de composants) qui déterminent dynamiquement l’exploitation du réseau DG–intégré, (ii) la propagation de ces incertitudes sur la réponse opérationnelle du système et le suivi du risque associé et (iii) les efforts de calcul intensif résultant du problème complexe d’optimisation combinatoire associé à l’intégration de DG renouvelable.Pour l’évaluation du système avec un plan d’intégration de DG renouvelable donné, un modèle de calcul de simulation Monte Carlo non–séquentielle et des flux de puissance optimale (MCS–OPF) a été conçu et mis en oeuvre, et qui émule l’exploitation du réseau DG–intégré. Réalisations aléatoires de scénarios opérationnels sont générés par échantillonnage à partir des différentes distributions des variables incertaines, et pour chaque scénario, la performance du système est évaluée en termes économiques et de la fiabilité de l’approvisionnement en électricité, représenté par le coût global (CG) et l’énergie non fournie (ENS), respectivement. Pour mesurer et contrôler le risque par rapport à la performance du système, deux indicateurs sont introduits, la valeur–à–risque conditionnelle(CVaR) et l’écart du CVaR (DCVaR).Pour la sélection optimale de la technologie, la taille et l’emplacement des unités DG renouvelables,deux approches distinctes d’optimisation multi–objectif (MOO) ont été mis en oeuvre par moteurs de recherche d’heuristique d’optimisation (HO). La première approche est basée sur l’algorithme génétique élitiste de tri non-dominé (NSGA–II) et vise à la réduction concomitante de l’espérance mathématique de CG et de ENS, dénotés ECG et EENS, respectivement, combiné avec leur valeurs correspondent de CVaR(CG) et CVaR(ENS); la seconde approche effectue un recherche à évolution différentielle MOO (DE) pour minimiser simultanément ECG et s’écart associé DCVaR(CG). Les deux approches d’optimisation intègrent la modèle de calcul MCS–OPF pour évaluer la performance de chaque réseau DG–intégré proposé par le moteur de recherche HO.Le défi provenant de les grands efforts de calcul requises par les cadres de simulation et d’optimisation proposée a été abordée par l’introduction d’une technique originale, qui niche l’analyse de classification hiérarchique (HCA) dans un moteur de recherche de DE.Exemples d’application des cadres proposés ont été élaborés, concernant une adaptation duréseau test de distribution électrique IEEE 13–noeuds et un cadre réaliste du système test de sous–transmission et de distribution IEEE 30–noeuds. [...] / Renewable distributed generation (DG) is expected to continue playing a fundamental role in the development and operation of sustainable, efficient and reliable electric power systems, by virtue of offering a practical alternative to diversify and decentralize the overall power generation, benefiting from cleaner and safer energy sources. The integration of renewable DG in the existing electric powernetworks poses socio–techno–economical challenges, which have attracted substantial research and advancement.In this context, the focus of the present thesis is the design and development of a modeling,simulation and optimization framework for the integration of renewable DG into electric powernetworks. The specific problem considered is that of selecting the technology, size and location of renewable generation units, under technical, operational and economic constraints. Within this problem, key research questions to be addressed are: (i) the representation and treatment of the uncertain physical variables (like the availability of diverse primary renewable energy sources, bulk–power supply, power demands and occurrence of components failures) that dynamically determine the DG–integrated network operation, (ii) the propagation of these uncertainties onto the system operational response and the control of the associated risk and (iii) the intensive computational efforts resulting from the complex combinatorial optimization problem of renewable DG integration.For the evaluation of the system with a given plan of renewable DG, a non–sequential MonteCarlo simulation and optimal power flow (MCS–OPF) computational model has been designed and implemented, that emulates the DG–integrated network operation. Random realizations of operational scenarios are generated by sampling from the different uncertain variables distributions,and for each scenario the system performance is evaluated in terms of economics and reliability of power supply, represented by the global cost (CG) and the energy not supplied (ENS), respectively.To measure and control the risk relative to system performance, two indicators are introduced, the conditional value–at–risk (CVaR) and the CVaR deviation (DCVaR).For the optimal technology selection, size and location of the renewable DG units, two distinct multi–objective optimization (MOO) approaches have been implemented by heuristic optimization(HO) search engines. The first approach is based on the fast non–dominated sorting genetic algorithm(NSGA–II) and aims at the concurrent minimization of the expected values of CG and ENS, thenECG and EENS, respectively, combined with their corresponding CVaR(CG) and CVaR(ENS) values; the second approach carries out a MOO differential evolution (DE) search to minimize simultaneously ECG and its associated deviation DCVaR(CG). Both optimization approaches embed the MCS–OPF computational model to evaluate the performance of each DG–integrated network proposed by the HO search engine. The challenge coming from the large computational efforts required by the proposed simulation and optimization frameworks has been addressed introducing an original technique, which nests hierarchical clustering analysis (HCA) within a DE search engine. Examples of application of the proposed frameworks have been worked out, regarding an adaptation of the IEEE 13 bus distribution test feeder and a realistic setting of the IEEE 30 bussub–transmission and distribution test system. The results show that these frameworks are effectivein finding optimal DG–integrated networks solutions, while controlling risk from two distinctperspectives: directly through the use of CVaR and indirectly by targeting uncertainty in the form ofDCVaR. Moreover, CVaR acts as an enabler of trade–offs between optimal expected performanceand risk, and DCVaR integrates also uncertainty into the analysis, providing a wider spectrum ofinformation for well–supported and confident decision making.