L'intégration de production d'électricité renouvelable dans les réseaux d'électricité est rendue difficile à cause du caractère variable et aléatoire de cette production. Le travail de cette thèse se penche sur la participation des producteurs d'énergie renouvelable aux marchés d'électricité, et plus précisément sur les coûts de régulation imputés à ces producteurs pour tout écart entre la production délivrée et la production contractée sur ces marchés. Dans ce contexte, l'objectif de cette thèse est de modéliser et d'évaluer les différentes méthodes de gestion de ces pénalisations d'écarts liées à la participation de producteurs d'énergie renouvelable dans les marchés court-terme d'électricité. Ce travail propose d'abord une classification des méthodes existantes pour la diminution de ces pénalités. Les solutions dites physiques, liées au portefeuille de production, sont distinguées par rapport aux solutions dites financières, qui sont basées sur des produits de marché tels que les options. Les solutions physiques sont abordées dans le cadre des centrales virtuelles. Un modèle générique de la pénalisation des écarts d'énergie est proposé. Le problème de prise de décision relatif à ces diverses solutions est ensuite formulé en tant que problème d'optimisation sous incertitude. Cette approche est basée sur une fonction de coût qui est exprimée à partir du modèle générique de pénalités. Enfin, l'incertitude liée à la production renouvelable est considérée à travers une méthode basée sur le risque, qui est mesuré à partir d'outils financiers. Les différentes méthodes sont illustrées avec des cas d'étude basés sur des données réelles.

L'approvisionnement en énergie et le changement climatique représentent aujourd'hui deux problèmes remarquables qui doivent être surmontés par la société dans un contexte de croissance de la demande d'énergie. La reconnaissance de ces problèmes par l'opinion publique encourage la volonté politique de prendre différentes actions pour les surmonter de façon aussi rapide qu'efficace. Ces actions se basent sur l'augmentation de l'efficacité énergétique, la diminution de la dépendance sur les énergies fossiles et la réduction des émissions de gaz à effet de serre. Dans ce contexte, les systèmes électriques subissent des changements importants au niveau de leur planification et de leur gestion. D'une part, les structures verticalement intégrées sont en train d'être remplacées par des structures de marché d'électricité donnant naissance à plusieurs acteurs au niveau du fonctionnement des marchés et de la production, distribution et commercialisation d'électricité. D'autre part, les systèmes électriques qui se basaient sur la production d'énergie issue de grandes centrales génératrices voient arriver aujourd'hui la fin de vie de ces grandes centrales. Le rôle de la production répartie d'électricité à partir de technologies telles que l'éolien et le solaire devient de plus en plus important dans ce contexte. Cependant, l'intégration à grande échelle de ces types de ressources réparties pose plusieurs défis liés, par exemple, aux incertitudes associées à la variabilité de la production de ces ressources. Toutefois, des systèmes combinant des outils avancés de prédiction de l'éolien ou du solaire peuvent être combinés avec des éléments contrôlables tels que des moyens de stockage d'énergie, des turbines à gaz ou de la demande électrique contrôlable, peuvent être créés dans le but de réduire les impacts associés à ces incertitudes. Ce travail de thèse traite de la gestion, sous conditions de marché libéralisé d'électricité, de ce type de systèmes qui fonctionnent comme des sociétés indépendantes qui sont ici nommées cellules des systèmes électriques. À partir de la bibliographie existante, une vision unifiée des problèmes de gestion des systèmes électriques est proposée comme un premier pas vers la gestion d'ensembles de cellules des systèmes électriques dans un cadre de gestion multi-cellule. Des méthodologies pour la gestion journalière et optimale de ce type de cellules sont proposées, discutées et évaluées dans un cadre à la fois déterministe et stochastique, ce dernier intégrant dans le processus de gestion les incertitudes liées au problème. Les résultats obtenus montrent que l'utilisation des approches proposées peut conduire à des avantages importants pour les opérateurs chargés de la gestion de cellules des systèmes électriques.