Face à des enjeux économiques, politiques et environnementaux, les compagnies électriques développent des outils incitatifs visant à réduire la demande des consommateurs, en particulier lors des périodes de pointe de demande. Chez le client résidentiel, ces outils sont pour l’essentiel de nature tarifaire (tarification dynamique ou horo-saisonnière), ou informative (feedbacks sur la consommation). Lorsqu’un ou plusieurs de ces outils sont employés par les acteurs de la filière électrique, on attend une réaction du consommateur, sous forme d’un effacement, d’un report ou d’une réduction globale de la consommation. C’est ce phénomène de réaction que nous appelons la demand response. Afin d’évaluer l’efficacité de ces dispositifs, les compagnies développent des protocoles d’études, notamment des expérimentations de terrain (pilotes) durant lesquels les offres de la demand response sont implémentées sur un échantillon de population. Ces études donnent lieu à des analyses que nous avons compilées afin de tenter d’en extraire des enseignements généralisables. Nous mettons en avant les limites méthodologiques de ces démarches longues et coûteuses et dont la généralisation des résultats est parfois remise en question. Dans l’optique de proposer un éventuel substitut aux pilotes, nous avons examiné le potentiel des méthodes de l’économie expérimentale pour étudier la demand response. La discipline a pour objet d’évaluer l’efficacité d’institutions comme les marchés, mais aussi d’étudier les comportements et leurs déterminants. Est-il possible d’employer les méthodes de l’économie expérimentale afin d’analyser le comportement du consommateur résidentiel face à des incitations à réduire sa demande en électricité, en particulier lors des périodes de pointe ? L’économie expérimentale peut-elle se substituer aux pilotes de terrain ? L’économie expérimentale a déjà contribué à maintes reprises à la compréhension des marchés de gros de l’électricité. Mais jamais l’aspect « consommateur final » de la demand response n’a été abordé, ni dans son acceptabilité, ni dans son efficacité : c’est là que se situe notre contribution qui alimente cette thèse. Nous avons élaboré un protocole visant à mesurer l’acceptabilité de différentes offres de demand response, et mené une série de sessions expérimentales. Nous avons montré que l’acceptabilité des contrats de tarification de pointe est plus grande pour ces consommateurs que celle des contrats de type « bonus à l’effacement », du fait de l’asymétrie des comportements face aux risques de pertes et de gains probabilistes. De plus, une économie substantielle sur la facture électrique est nécessaire pour déclencher une motivation suffisante pour induire des changements de comportements. Quoi qu’il en soit, les offres tarifaires incitatives sont perçues comme un facteur de stress difficile à intégrer aux contraintes du quotidien de certains foyers. Les résultats montrent que l’économie expérimentale peut apporter des éléments utiles et robustes sur les briques fondamentales des comportements des ménages face à ces offres innovantes. Le type et la granularité des enseignements diffèrent de ceux obtenus par les pilotes. Ces derniers testent des solutions plus abouties industriellement ; ils sont relativement contraints et apportent des réponses en termes de modification de consommations in situ. Il s’est avéré difficile, voire impossible d’encapsuler les routines de consommation électrique des clients au sein du laboratoire. Le lien distendu entre l’instant de l’achat d’électricité et la réception de la facture n’est pas aisément modélisable lors de nos sessions expérimentales. Au-delà des résultats de l’expérimentation, nous montrons que l’économie expérimentale, si elle ne peut constituer un substitut partiel aux pilotes de terrain, peut intervenir en tant que méthodologie exploratoire à l’amont ou en complément de ces derniers, facilitant l’approche préalable des comportements des clients résidentiels. / Facing economic, political and environmental stakes, electricity providers are nowadays developing incentive tools, in order to reduce consumer’s demand, particularly during peak demand periods. For residential customers, these tools can be tariffs (dynamic pricing of time-of-use tariffs), or informative devices or services (feedbacks on historical or real-time consumption, given on various media). They might go along with automatization systems that can help cutting of some electric devices when needed. In order to evaluate the capacity of these settings among their customers, electricity utilities are developing quite a few studies, which are mainly field experiment often called pilots. During these pilots, demand response tools are implemented on a population sample. These long and expensive studies lid to quantitative and qualitative analysis. We have compiled about 40 of them and extract from this survey some generalizable teachings. We have shown what these results were and highlighted pilot programs’ methodological limits. In order to propose a substitute to these heavy experimentations, we assessed the capacity or experimental economics. This relatively new discipline’s objective is to evaluation the efficiency of institutions, like markets, but also to study what animate economic agents’ behaviour, e.g. preferences, beliefs, cognitive biases, willingness to pay… We were also able to elaborate an experimental protocol dedicated to the evaluation of some demand response contracts’ acceptability. The results collected during 14 experimental sessions gave us some innovative clues and insight on these contracts acceptability. But, beyond these results, we have demonstrated that even if experimental economics can’t obviously be a substitute for field experiments, it can represent an interesting exploratory methodology. To sum up the experimental economics can take part of residential customers’ behaviour understanding, performing upstream or in complement of pilot programs.

Face à des enjeux économiques, politiques et environnementaux, les compagnies électriques développent des outils incitatifs visant à réduire la demande des consommateurs, en particulier lors des périodes de pointe de demande. Chez le client résidentiel, ces outils sont pour l'essentiel de nature tarifaire (tarification dynamique ou horo-saisonnière), ou informative (feedbacks sur la consommation). Lorsqu'un ou plusieurs de ces outils sont employés par les acteurs de la filière électrique, on attend une réaction du consommateur, sous forme d'un effacement, d'un report ou d'une réduction globale de la consommation. C'est ce phénomène de réaction que nous appelons la demand response. Afin d'évaluer l'efficacité de ces dispositifs, les compagnies développent des protocoles d'études, notamment des expérimentations de terrain (pilotes) durant lesquels les offres de la demand response sont implémentées sur un échantillon de population. Ces études donnent lieu à des analyses que nous avons compilées afin de tenter d'en extraire des enseignements généralisables. Nous mettons en avant les limites méthodologiques de ces démarches longues et coûteuses et dont la généralisation des résultats est parfois remise en question. Dans l'optique de proposer un éventuel substitut aux pilotes, nous avons examiné le potentiel des méthodes de l'économie expérimentale pour étudier la demand response. La discipline a pour objet d'évaluer l'efficacité d'institutions comme les marchés, mais aussi d'étudier les comportements et leurs déterminants. Est-il possible d'employer les méthodes de l'économie expérimentale afin d'analyser le comportement du consommateur résidentiel face à des incitations à réduire sa demande en électricité, en particulier lors des périodes de pointe ? L'économie expérimentale peut-elle se substituer aux pilotes de terrain ? L'économie expérimentale a déjà contribué à maintes reprises à la compréhension des marchés de gros de l'électricité. Mais jamais l'aspect " consommateur final " de la demand response n'a été abordé, ni dans son acceptabilité, ni dans son efficacité : c'est là que se situe notre contribution qui alimente cette thèse. Nous avons élaboré un protocole visant à mesurer l'acceptabilité de différentes offres de demand response, et mené une série de sessions expérimentales. Nous avons montré que l'acceptabilité des contrats de tarification de pointe est plus grande pour ces consommateurs que celle des contrats de type " bonus à l'effacement ", du fait de l'asymétrie des comportements face aux risques de pertes et de gains probabilistes. De plus, une économie substantielle sur la facture électrique est nécessaire pour déclencher une motivation suffisante pour induire des changements de comportements. Quoi qu'il en soit, les offres tarifaires incitatives sont perçues comme un facteur de stress difficile à intégrer aux contraintes du quotidien de certains foyers. Les résultats montrent que l'économie expérimentale peut apporter des éléments utiles et robustes sur les briques fondamentales des comportements des ménages face à ces offres innovantes. Le type et la granularité des enseignements diffèrent de ceux obtenus par les pilotes. Ces derniers testent des solutions plus abouties industriellement ; ils sont relativement contraints et apportent des réponses en termes de modification de consommations in situ. Il s'est avéré difficile, voire impossible d'encapsuler les routines de consommation électrique des clients au sein du laboratoire. Le lien distendu entre l'instant de l'achat d'électricité et la réception de la facture n'est pas aisément modélisable lors de nos sessions expérimentales. Au-delà des résultats de l'expérimentation, nous montrons que l'économie expérimentale, si elle ne peut constituer un substitut partiel aux pilotes de terrain, peut intervenir en tant que méthodologie exploratoire à l'amont ou en complément de ces derniers, facilitant l'approche préalable des comportements des clients résidentiels.

Les travaux de cette thèse concernent la maîtrise de l’énergie et la convergence des besoins énergétiques dans le transport et les bâtiments. Une approche basée sur les techniques d’optimisation est proposée pour la gestion conjointe de la production et de la consommation d’énergie dans un bâtiment disposant de moyens de production locale d’énergie renouvelable et d’une connexion avec voiture électrique. "Le gestionnaire d’énergie" anticipe,24 heures à l’avance, les commandes optimales pour piloter les multiples sources électriques et thermiques placées dans le bâtiment ainsi que les procédés de stockage de l’énergie dans le butde parvenir à la meilleure configuration possible des flux énergétiques minimisant le coût de la facture énergétique. Considérant la bidirectionnalité du courant électrique entre la voiture et le bâtiment dans les applications "vehicle to home" (V2H), l’électricité stockée dans la batterie de la voiture peut être appelée pour alimenter les charges installées dans le bâtiment pendant que celle-ci est en stationnement. Le gestionnaire embarque également un mécanisme d’ajustement de la demande électrique qui permet de programmer le "fonctionnement" des électroménagers en vue de diminuer la consommation des habitants aux heures des pointes électrique. / This PhD dissertation addresses the power management for the convergence oftransportation and housing power requirement. An approach based on optimization techniquesis proposed for the joint management of the power production and consumption in buildingswith renewable energy generator and connection to electric vehicle. The power manageranticipates day ahead optimal control for multiple electrical and thermal sources locatedin the building as well as the processes of energy storage in order to achieve the bestpossible configuration of energy flow, which minimize the cost of energy bills. Consideringthe bidirectional energy flow between the vehicle and the building in the "vehicle to home"(V2H) applications, the energy stored in the cars battery of the car can be used to supplythe household loads while it is parked. The manager also performs an electrical demandadjustment mechanism which programs schedules the "operation" of some of home appliancesin order to reduce the consumption of the inhabitants during peak periods when the electricityprice is high.

La croissance du marché des pompes à chaleur contribue à l'augmentation de la thermosensibilité de la demande électrique. Il devient nécessaire de mieux comprendre l'impact des usages thermosensibles de l'électricité, notamment concernant ceux qui sont corrélés de manière non linéaire à la température extérieure. Dans cette optique, cette thèse vise à construire un cadre de modélisation qui permette i) d'analyser les facteurs d'influence de la thermosensibilité à partir d'une description physique des usages thermosensibles, et ii) de réaliser des diagnostics de ces paramètres d'influence tout en tenant compte des incertitudes associées. Une approche de modélisation hybride qui bénéficie des avantages de modèles statistiques et de modèles physiques est principalement employée pour répondre à ces questions.La première étape consiste à estimer la part thermosensible de la demande réelle par un modèle prédictif top-down. On développe ensuite un modèle d'analyse physique de la thermosensibilité à l'échelle régionale à partir de la thermique du bâtiment. On s'appuie notamment sur des modèles pseudo-physiques de performance de pompes à chaleur qui sont régressés sur des données constructeur ou des mesures de performances réelles. Un COP régional est déterminé pour l'ensemble des PAC installées. Enfin, les paramètres d'influence du modèle de thermosensibilité ainsi développé sont estimés à l'aide de l'approche bayésienne, qui offre un cadre pour le traitement de l'incertitude sous la forme de probabilités. Des coefficients équivalents de déperditions thermiques, une température intérieure équivalente ainsi que les parts du chauffage Joule et par PAC pour le parc de bâtiments régional ont été obtenus. / The growing heat pump market contributes to the increase in temperature sensitivity of electricity demand. It becomes necessary to understand the impact of temperature sensitive end-uses of electricity, including those which are correlated non-linearly to the outside temperature. In this context, this thesis aims to build a modeling framework to i) analyze the influencing factors of the temperature sensitivity of electricity demand from a physical description of temperature-sensitive equipment, and ii) to perform diagnoses of these parameters of influence by taking into account the associated uncertainties. A hybrid modeling approach that benefits the advantages of statistical models and physical models is used to answer these questions.Firstly, the temperature-sensitive part of electricity demand is estimated by a predictive top-down model. Then a physical model to analyze the temperature sensitivity at regional level is developed based on building thermal energy needs. A regional coefficient of performance (COP) is determined for the whole installed heat pumps by using pseudo-physical models which are regressed on manufacturer data or actual performance measures. Finally, the parameters of influence of the developed temperature sensitivity model are estimated using the Bayesian approach which provides a framework for the treatment of uncertainty in the form of probabilities. Equivalent coefficients of heat loss, an equivalent internal temperature, as well as the share of Joule heating and the share of heat pumps for the regional building stock are obtained.