La simulation des processus complexes dans des réseaux de transport d'électricité de grande taille nécessite la réduction de la dimension du problème. Comment réduire la complexité spatiale d'un réseau de grande dimension en gardant un bon niveau de précision ? Pour répondre à cette question nous avons divisé ce travail en trois grandes étapes : 1) la réduction par agrégation du nombre de nœuds; 2) la modélisation des liaisons entre ces clusters de nœuds et 3) le calcul des capacités des lignes équivalentes.L'agrégation des nœuds dans un cluster implique que celui-ci sera traité comme une plaque de cuivre par le modèle de marché. En conséquence, pour l'agrégation des nœuds, les congestions récurrentes dans le réseau sont identifiées et placées idéalement aux frontières des clusters. Après la réduction, la même répartition des flux dans le réseau complet et dans le modèle réduit du réseau doit être trouvée. Pour ce fait une méthodologie d'estimation d'une matrice PTDF a été développée. Pour les études économiques la limite thermique des lignes est un paramètre clé. Pour résoudre ce problème, nous proposons une méthodologie qui estime les capacités équivalentes à partir des points de fonctionnement historiques du système complet. Les approches présentées dans ce travail ont été appliquées sur un modèle du réseau continental européen et ont permis d'obtenir un modèle simplifié qui minimise la perte d'information. / The simulation of complex processes in large scale power systems needs the reduction of the problem. How to reduce the spatial complexity of a large scale power network while minimizing information loss? To answer this question we have divided this work in three main steps: 1) network buses aggregation; 2) modelling of the clusters' links; 3) defining the equivalent branches maximum exchange capacity.The bus aggregations in a cluster implies that it will be treated as a coppper-plate by the market model. Therefore, the most frequent network congestions must be identified ideally placed at the clusters frontiers. After the reduction, the same power flow repartition must be found in both reduced and complete model. To do that, a methodology to define a PTDF matrix was developed. For economic purpose studies, the branches maximum capacity is a key parameter, to define this value, a methodology is proposed that estimates the equivalent transmission capacities using historical system operating set points.These approaches were applied to the European transmission network and allowed to define a reduced model that minimises the information loss.

Thèse numérisée par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

L'énergie éolienne jouant un rôle de plus en plus important dans le réseau électrique, elle ne peut plus être considérée comme une source d'énergie marginale. Par conséquent, l'impact sur le réseau de l'intermittence, inhérente à ce type d'énergie devient non négligeable. L'utilisation du stockage est une des principales solutions à ce problème d'intégration. Ce travail porte sur l'optimisation du système éolien/stockage en considérant la dynamique de l'éolien, la capacité de stockage et l'interaction avec le réseau. L'objectif consiste à répondre aux exigences du réseau en limitant les fluctuations, à fournir des services-systèmes tout en mettant en avant la rentabilité économique du système. La méthode de gestion proposée s'appuie sur deux niveaux de pilotage : l'anticipation et la gestion réactive. La première phase consiste à utiliser des informations de prévisions (météorologiques, contraintes du réseau, conditions du marché électrique...) afin de définir par avance le programme de fonctionnement optimal du système de stockage. La deuxième phase étudie le fonctionnement en temps réel, où le système doit faire face aux perturbations et respecter les règles du mécanisme d'ajustement. Le problème est complexe avec de nombreuses variables de contrôle discrètes et continues. La Programmation Mixte Linéaire (PML) est utilisée pour résoudre efficacement le problème. La stratégie de fonctionnement optimale proposée sera validée sur un simulateur hors temps réel et un simulateur en temps réel.

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.

Cette thèse traite de la résolution numérique de problèmes de contrôle stochastique, illustrée d'applications sur les marchés d'électricité. Tout d'abord, nous proposons un modèle structurel pour le prix d'électricité, autorisant des pics de prix bien au delà du coût marginal de production lorsque le marché est tendu. Ce modèle permet de valoriser et couvrir partiellement des produits dérivés sur l'électricité, avec pour actifs de couverture des contrats à terme sur combustibles. Nous étudions ensuite un algorithme, à base de simulations de Monte-Carlo et régressions à base locale, pour résoudre des problèmes généraux de commutation optimale. Nous établissons un taux de convergence complet de la méthode. De plus, nous rendons l'algorithme parcimonieux en usage mémoire en permettant d'éviter le stockage du faisceau de trajectoires. Nous l'illustrons sur le problème d'investissements en centrales électriques (lesquelles se répercutent sur le prix d'électricité grâce à notre modèle structurel). Enfin, nous étudions des problèmes de contrôle stochastique plus généraux (où le contrôle peut être continu et modifier la dynamique du processus d'état), dont la solution peut être étudiée via des Équations Différentielles Stochastiques Rétrogrades contraintes, pour lesquelles nous développons un algorithme, qui combine randomisation du contrôle et optimisation paramétrique. Un taux de convergence entre l'EDSR contrainte et sa version discrète est fourni, ainsi qu'un estimateur du contrôle optimal. Nous appliquons ensuite cet algorithme au problème de sur-réplication d'option sous volatilité incertaine.