As for other renewable energy sources in Germany like wind or photovoltaics, biogas has rapidly expanded in the past fifteen years. The installed electricity capacity for German biogas plants increased from 0.2 GWel in 2001 up to about 4.2 GWel by the end of the year 2016. This expansion has been supported in particular by the Renewable Energy Sources Act (EEG) through electricity Feed-In-Tariffs (FITs). However, major uncertainties are linked to the future capacity expansion in particular due to volatile electricity and energy crops prices. Taking into account this situation this paper analyzes possible future developments of the German biogas plant capacity up to 2030. For this purpose, a regional optimization model is employed, with the objective of determining the optimal economic development of the future biogas plants under different legal framework conditions. The base scenario with a constant energy crops cost evolution shows that the EEG 2012 framework -if maintained- would have fostered the development of agricultural plants, especially co-digestion plants valorizing energy crops and manure. The new EEG 2014 stops the expansion of energy crops mono-digestion plants, which will no longer be built due to an unprofitable situation. The German biogas market will thus face a paradigm shift and move towards the increase of biowaste and small-scale manure plants. Further scenarios quantify the impact of a strong variation of three main fundamental drivers, namely the energy crop costs, the EPEX-Peak electricity price and the biowaste valorization revenues, on future capacity developments. Based on the model results recommendations in direction of plant operators and policy-makers are formulated aiming at a more sustainable electricity production from biogas. Further work should consist in integrating the present analysis in national bioenergy models under the EEG 2017 legal framework.

Sur la région de la Crau, le système l’irrigation gravitaire appliqué aux prairies de foin joue un rôle important dans le maintien du cycle hydrologique en étant le principal contributeur à la recharge de la nappe souterraine de la Crau (70 à 80% de la recharge). Dans le futur, des pressions sur la ressource en eau alimentée ce système d’irrigation risquent de s’accroître du fait des changements climatiques et de l’augmentation des autres usages de l’eau (domestiques,industriels, ..) et induisent la nécessité de l’optimisation de ce système afin de maintenir l’état des ressources en eau souterraines. Cette optimisation nécessite la connaissance des vrais quantités d’eau apportées à la parcelle qui sont mal connues, et de spatialiser ces quantités à l’échelle du territoire. Ainsi, l’objectif de ce travail est de développer une méthodologie permettant d’améliorer la quantification de ces volumes à deux échelle (parcellaire et régionale). Un système numérique incluant un modèle d’irrigation gravitaire dénommé ‘Calhy’ a été développé au cours de ce travail. Ce système permet de caractériser le fonctionnement des principaux processus intervenant dans ce système d’irrigation (infiltration de l’eau dans le sol et la propagation à la surface de la parcelle). Mais l’estimation de ces processus est limité par la connaissance de certains paramètres non mesurables, tels que la conductivité hydraulique à saturation du sol et la rugosité hydraulique de la surface parcellaire. Une analyse de sensibilité AS a été menée dans un premier temps au cours de ce travail afin de définir la contribution de la variation de chaque paramètre non mesurable sur la variance des variables de sortie. Les résultats montrent la possibilité d’estimation ces paramètres à partir des accessibles variables auxquels ils sont sensibles. Ainsi, une méthode d’inversion s’est basé sur les résultats d’AS, combine le modèle Calhy et un dispositif expérimental a été appliqué dans un second temps pour l’estimation paramètres et valider l’approche proposée. Les résultats montrent que cette approche est robuste et efficace pour estimer ces paramètres. A la fois les paramètres ont été issus pour démarrer le système (estimés ou mesurés), nous avons étudié différentes modifications du système d’irrigation actuel (changement de la pente de la parcelle, du sens d’irrigation, l’apport de l’eau en différents points de la parcelle, ….), et leurs impacts sur l’homogénéité de l’infiltration et la durée de l’irrigation.296En parallèle, Nous avons établi un modèle empirique de dose d’irrigation basé sur l’analyse des pratiques d’irrigation investigués auprès des enquêtes procédés chez les agriculteurs. Différents modèles empiriques ont été développés en basant sur des régressions calculant la dose d’irrigation et la durée en fonction du débit disponible et des paramètres parcellaires caractérisant les conditions d’irrigation tels que la géométrie de la parcelle (longueur, largeur et surface). Le modèle de dose empirique investigué au cours de ce travail permet de fournir une estimation de la dose distribué sur tout le territoire de la Crau en intégrant ce modèle dans le simulateur de laCrau. / Worldwide, the irrigation accounts for 70% of all water consumption: understanding therelationship between irrigation and ecosystems and optimizing the irrigation practices cancontribute to the sustainability management of water resources. In the Crau region (southern ofFrance), the flooding irrigation system used for irrigating the hay fields plays an important role inwater cycle: in this system, considerable amounts of water are brought to the hay fields (about 20000 m3/ha/year i.e. 2 000 mm), which participate strongly to the recharge of the Crau aquifer(between 66% and 80% of the recharge). In the future, the pressures on the availability of waterresources that feed this irrigation system (the reservoir of Serre Ponçon) may increase because ofthe climate change and the increase in the another water uses. Thus, it becomes necessary tooptimize the irrigation practices in order to conserve the water and ensure a sufficient rechargefor aquifer of the Crau. This optimization requires i) the knowledge of the amount of waterbrought to the plot that are not currently known, ii) spatialize these amounts over the regionalscale. This work aims to develop a methodology to improve the quantification of these volumesat the field and regional scales. A numerical system that includes a flooding irrigation modelcalled 'Calhy' was developed, takes into account the main processes involved in this irrigationsystem (water infiltration into the soil and the runoff of water slide over the plot surface). Firstly,a sensitivity analysis was conducted in order to classify the Calhy’s parameters according to theirimportance and define an optimal experimental apparatus allowing to estimate them using aninverse approach. Secondly, an inversion procedure based on the proposed experimental297apparatus and the previous model was implemented on several plots in the study area. The resultsshow that the important parameters can be estimated and then Calhy can be used to analyse andoptimize irrigation practices. Then, different optimization scenarios were identified. In parallel,we developed an empirical model of irrigation dose based on the analysis of irrigation practicesin a group of exploitations in the study region. Different empirical models were developed;regressions were used to compute the irrigation dose and duration from geometricalcharacteristics of the borders (length, width and surface) and available water inflow rate. Theempirical model of irrigation dose developed in this work would provide a spatial estimation ofirrigation doses overall plots in the study region, and would contribute to a better quantificationof water recharge of the Crau aquifer and its locations.

Stochastické programování a optimalizace jsou mocnými nástroji pro řešení široké škály inženýrských problémů zahrnujících neurčitost. Algoritmus progressive hedging je efektivní dekompoziční metoda určená pro řešení scénářových stochastických úloh. Z důvodu vertikální dekompozice je možno tento algoritmus implementovat paralelně, čímž lze významně ušetřit výpočetní čas a ostatní prostředky. Teoretická část této diplomové práce se zabývá matematickým a zejména pak stochastickým programováním a detailně popisuje algoritmus progressive hedging. V praktické části je navržena a diskutována původní paralelní implementace algoritmu progressive hedging, která je pak otestována na jednoduchých úlohách. Dále je uvedená paralelní implementace použita pro řešení inženýrského problému plynulého odlévání ocelové bramy a na závěr jsou získané výsledky zhodnoceny.