L’objet de cette thèse est d’analyser comment traiter le problème de renouvellement du parc en tenant compte de la durabilité, tout en se plaçant dans une perspective de gestion du risque. Cette thèse apporte une double contribution, au niveau de la politique de gestion du parc et à celui de la méthode utilisée pour appliquer cette politique. Au niveau de la politique, elle étudie l’effet de l’adoption de nouveaux véhicules, disposant d’une technologie de pointe, sur le risque et le coût escompté du système de gestion du parc. Au niveau méthodologique, cette thèse apporte trois contributions. Tout d’abord, elle comporte une étude de la nouvelle formulation du problème du parc en utilisant une programmation stochastique à deux étapes et à multiples étapes et une valeur à risque conditionnelle (CVaR), prenant ainsi en considération l’incertitude dans le processus de décision. En outre, elle élabore une formulation récursive de la CVaR, qui tient compte de la cohérence dans le temps, et elle examine ses propriétés de convergence, dans un cadre dynamique. Enfin, la thèse modélise l’impact sur le profit et le risque de l’utilisation des contrats à option sur le problème de remplacement du parc. / The purpose of this thesis is to conduct an analysis of how the fleet replacement problem can be addressed from both sustainability and risk management perspectives, simultaneously. The contribution of this thesis has two components, in fleet management policy and in the method used to apply it. At a policy level, this thesis addresses the effect of adoption of new technological advanced vehicles on the risk and expected cost of the fleet management system. At a methodological level, this thesis presents three contributions: First, it studies the new formulation of the fleet problem by using a two stage and a multi stage stochastic programming and conditional value at risk (CVaR), which accounts for the uncertainty in the decision process. Second, it models a recursive formulation of CVaR, which takes into account the time consistency, and studies its convergence properties, in a dynamic setting. Third, it models the impact on profit and risk from using option contracts on the fleet replacement problem.

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.

La libéralisation des échanges, le développement des moyens de transport de marchandises à faible coût et l’essor économique des pays émergents font de la globalisation (mondialisation) des chaînes logistiques un phénomène irréversible. Si ces chaines globalisées permettent de réduire les coûts, en contrepartie, elles multiplient les risques de rupture depuis la phase d’approvisionnement jusqu’à la phase finale de distribution. Dans cette thèse, nous nous focalisons sur la phase amont. Nous traitons plus spécifiquement le cas d’une centrale d’achat devant sélectionner des fournisseurs et allouer les commandes aux fournisseurs retenus. Chacun des fournisseurs risque de ne pas livrer ses commandes pour des raisons qui lui sont propres (problèmes internes, mauvaise qualité) ou externes (catastrophe naturelle, problèmes de transport). Selon que les fournisseurs sélectionnés livrent ou non leurs commandes, l’opération dégagera un profit ou sera déficitaire. L’objectif de cette thèse, est de fournir des outils d’aide à la décision à un décideur confronté à ce problème tout en prenant en compte le comportement du dit décideur face au risque. Des programmes stochastiques en nombre entiers mixtes ont été proposés pour modéliser ce problème. La première partie du travail porte sur l’élaboration d’un outil visuel d’aide à la décision permettant à un décideur de trouver une solution maximisant le profit espéré pour un risque de perte fixé. La deuxième partie applique les techniques d’estimation et de quantification du risque VAR et CVaR à ce problème. L’objectif est d’aider un décideur qui vise à minimiser la valeur de l’espérance du coût (utilisation de VaR) ou à minimiser la valeur de l’espérance du coût dans le pire des cas (utilisation de VAR et CVaR). Selon nos résultats, il apparaît que le décideur doit prendre en compte les différents scénarios possibles quelque soit leurs probabilités de réalisation, pour que la décision soit efficace. / Trade liberalization, the development of mean of transport and the development economic of emerging countries which lead to globalization of supply chain is irreversible phenomen. They can reduce costs, in return, they multiply the risk of disruption from upstream stage to downstream stage. In this thesis, we focus on the inbound supply chain stage. We treat more specifically the case of a purchasing central to select suppliers and allocate the orders. Each of the suppliers cannot deliver its orders due to internal reasons (poor quality problems) or external reasons (natural disasters, transport problems). According to the selected suppliers deliver their orders or not, the transaction operation will generate a profit or loss. The objective of this thesis is to provide decision support tools to a decision maker faced with this problem by taking into account the behavior of decision maker toward risk. We proposed stochastic mixed integer linear programs to model this problem. In the first part, we focuses on the development of a decision support visual tool that allows a decision maker to find a compromise between maximizing the expected profit and minimize the risk of loss. In the second part, we integrated the techniques of estimation of risk VaR and CVaR in this problem. The objective is to help decision maker to minimize the expected cost and minimize the conditional value at risk simultanously via calculating of VaR. Result shows that the decision maker must tack into account the different scenarios of disruption regardless their probability of realisation.