L'optimisation de l'exploitation d'un réseau de transport de gaz naturel (RTGN) est typiquement un problème d'optimisation multiobjectif, faisant intervenir notamment la minimisation de la consommation énergétique dans les stations de compression, la maximisation du rendement, etc. Cependant, très peu de travaux concernant l'optimisation multiobjectif des réseaux de gazoducs sont présentés dans la littérature. Ainsi, ce travail vise à fournir un cadre général de formulation et de résolution de problèmes d'optimisation multiobjectif liés aux RTGN. Dans la première partie de l'étude, le modèle du RTGN est présenté. Ensuite, diverses techniques d'optimisation multiobjectif appartenant aux deux grandes classes de méthodes par scalarisation, d'une part, et de procédures évolutionnaires, d'autre part, communément utilisées dans de nombreux domaines de l'ingénierie, sont détaillées. Sur la base d'une étude comparative menée sur deux exemples mathématiques et cinq problèmes de génie des procédés (incluant en particulier un RTGN), un algorithme génétique basé sur une variante de NSGA-II, qui surpasse les méthodes de scalarisation, de somme pondérée et d'ε-Contrainte, a été retenu pour résoudre un problème d'optimisation tricritère d'un RTGN. Tout d'abord un problème monocritère relatif à la minimisation de la consommation de fuel dans les stations de compression est résolu. Ensuite un problème bicritère, où la consommation de fuel doit être minimisée et la livraison de gaz aux points terminaux du réseau maximisée, est présenté ; l'ensemble des solutions non dominées est répresenté sur un front de Pareto. Enfin l'impact d'injection d'hydrogène dans le RTGN est analysé en introduisant un troisième critère : le pourcentage d'hydrogène injecté dans le réseau que l'on doit maximiser. Dans les deux cas multiobjectifs, des méthodes génériques d'aide à la décision multicritère sont mises en oeuvre pour déterminer les meilleures solutions parmi toutes celles déployées sur les fronts de Pareto. / The optimization of a natural gas transportation network (NGTN) is typically a multiobjective optimization problem, involving for instance energy consumption minimization at the compressor stations and gas delivery maximization. However, very few works concerning multiobjective optimization of gas pipelines networks are reported in the literature. Thereby, this work aims at providing a general framework of formulation and resolution of multiobjective optimization problems related to NGTN. In the first part of the study, the NGTN model is described. Then, various multiobjective optimization techniques belonging to two main classes, scalarization and evolutionary, commonly used for engineering purposes, are presented. From a comparative study performed on two mathematical examples and on five process engineering problems (including a NGTN), a variant of the multiobjective genetic algorithm NSGA-II outmatches the classical scalararization methods, Weighted-sum and ε-Constraint. So NSGA-II has been selected for performing the triobjective optimization of a NGTN. First, the monobjective problem related to the minimization of the fuel consumption in the compression stations is solved. Then a biojective problem, where the fuel consumption has to be minimized, and the gas mass flow delivery at end-points of the network maximized, is presented. The non dominated solutions are displayed in the form of a Pareto front. Finally, the study of the impact of hydrogen injection in the NGTN is carried out by introducing a third criterion, i.e., the percentage of injected hydrogen to be maximized. In the two multiobjective cases, generic Multiple Choice Decision Making tools are implemented to identify the best solution among the ones displayed of the Pareto fronts.

Cette thèse vise à développer les opportunités et conséquences d’une demande incertaine pour le réseau de transport de gaz. Ce sujet est décliné en quatre contributions. Les deux premières adoptent une perspective de long terme : on cherche à évaluer l’efficacité de la réglementation du taux rendement lorsqu’il s’agit d’inciter à la réalisation de projets d’infrastructures gazières dans des pays en développement. Une première contribution analytique présente le développement d’une représentation simplifiée du réseau de transport de gaz, de forme Cobb-Douglas. Inspiré par les projets d’acheminement de gaz naturel au Mozambique, celle-ci est ensuite utilisée pour évaluer dans quelles conditions il est possible pour une autorité de régulation de choisir un taux de rendement régulé qui améliore l’efficacité du système dans le cas où la demande réelle serait plus importante que la demande anticipée par la firme régulée. A moyen terme ensuite, l’efficacité face à une demande de plus en plus variable de la structure tarifaire actuelle dite « entrée-sortie » pour l’accès au réseau européen est évaluée. Après avoir démontré l’existence d’inefficacités dans un tel système, celles-ci sont évaluées numériquement. Enfin, la dernière contribution explore la possibilité d’offrir directement la flexibilité du réseau de transport de gaz à ses utilisateurs, dans le cadre d’enchères et du système de prix nodaux. Après avoir souligné la complexité d’un tel mécanisme, les limites à son efficacité sont présentées. A chaque fois, l’analyse repose sur la modélisation simultanée du réseau de transport de gaz (en régime statique ou transitoire) et des mécanismes économiques en jeu. / This PhD thesis is centered on the opportunities and impact of demand uncertainty for the gas transport networks. We study the ability of various market designs to foster an efficient network allocation in liberalized gas markets when demand is variable or uncertain. We introduce and solve operation research models that bind an economic representation of the gas market and its associated regulation, to a technical representation of the gas network. The complex interactions at stake in liberalized gas markets, where shippers trade gas for its economic value and coordinate with system operators that allocate and operate the network, result in MCP or MPEC formulations. While a detailed network representation is necessary to assess the feasibility of gas flows under any market organization, the physics and engineering of gas transport networks adds non-linearities and non-convexities to those already challenging formulations. This thesis is divided in four contributions. We first introduce an approximated network representation of the Cobb-Douglas form and use it to study the impact of long-term demand uncertainty on investment problems in developing markets subject to rate-of-return regulation. We then study the effect of demand variability on daily gas dispatch in the European Entry-Exit system, using a linearized steady-state network representation. Finally, we assess the benefits of introducing flexibility products in gas locational marginal pricing auctions to handle intraday demand uncertainty. This requires the use of a linearized transient network formulation to account for linepack dynamics.