D ISCUSSION ET CONCLUSION DU CHAPITRE

Les premiers travaux sur le thème de la modélisation dynamique des impacts de l’électricité, effectués par Herfray, ont été publiés en 2011 (Herfray, 2011a). Ils ont permis de montrer l’importance que pouvaient avoir les aspects dynamiques sur le bilan environnemental d’un bâtiment. L’approche était basée sur une analyse fréquentielle de la production électrique. Seules les données de trois groupes de production étaient alors accessibles : production nucléaire, production thermique fossile (gaz, charbon et fioul) et hydraulique. La publication depuis 2012 par RTE de données beaucoup plus détaillées (9 catégories de production en 2012, 18 en 2013) intégrant en particulier les énergies renouvelables (éolien, solaire, biomasse, biogaz) et la production d’électricité par incinération des déchets ainsi que les énergies thermiques fossiles décentralisées (cogénération fioul et gaz) a permis d’aller plus loin en développant le modèle proposé ici.

Ce modèle donne une représentation du fonctionnement « type » du système électrique actuel. Il est guidé par la demande et réagit à un changement de configuration du système électrique (p. ex. augmentation de la capacité installée éolienne). Ce n’est pas un modèle de prévision de la production, mais un modèle permettant de représenter les variations horaires de la production électrique dans un cadre de référence. Il donne accès à une modélisation horaire ou horaire par usage du mix électrique telle que proposé dans les travaux de G. Herfray, mais il donne également accès à une modélisation marginale à court terme (réaction à une variation de la demande en électricité). Le modèle a été construit pour être en cohérence avec les référentiels climatiques utilisés dans le cadre de la simulation thermique dynamique des bâtiments et des quartiers. Cela permet de rendre compte de phénomènes d’ensemble, comme une vague de froid ou une canicule, qui touchent à la fois le bâtiment simulé et le système électrique et impactent donc de deux façons distinctes et simultanées le bilan environnemental du bâtiment ou du quartier étudié. Le modèle est proche d’autres modèles existants dans la littérature, comme le modèle EnergyPLAN développé par le professeur Lund (Lund, 2007) ou le modèle de dispatch développé par Raichur et al. (Raichur et al., 2015). Toutefois, contrairement aux deux modèles cités, le modèle développé dans cette thèse modélise explicitement le lien entre les données climatiques, la consommation d’électricité et la production d’électricité (énergie photovoltaïque et éolienne notamment). De plus, le modèle est adapté au contexte français dans lequel le nucléaire tient aujourd’hui une place centrale. Certaines contraintes de production comme les contraintes de réserve (capacité disponible non utilisée mobilisée en cas d’incident) n’ont pas été intégrées explicitement, contrairement à (Raichur et al., 2015). Le modèle est centré sur le système électrique, contrairement au modèle EnergyPLAN qui permet de modéliser l’ensemble d’un système énergétique.

La modélisation proposée dans ce chapitre se veut simple afin d’être facilement intégrée dans le cadre de l’évaluation environnementale des bâtiments et des quartiers. Les simplifications effectuées ainsi qu’un manque de données engendrent des défauts de

précision, notamment concernant la prise en compte de facteurs économiques complexes. C’est le cas notamment concernant la modélisation de la consommation nationale et des exportations.

Les paramètres concernant la sécurité du système électrique ont également été négligés dans cette modélisation car ils supposent une connaissance approfondie des lieux de production et des lignes de transmission. L’approche adoptée considère que le réseau et le parc de production sont dimensionnés de façon à satisfaire la consommation et ne tient donc pas compte d’éventuels problèmes d’insuffisance de production, de saturation locale du réseau ou de risque de black-out sur le système électrique. Certaines centrales, notamment thermiques, peuvent être mises en route pour des raisons de maintenance alors que, d’un point de vue strictement économique, elles ne devraient pas fonctionner. Ce paramètre a également été négligé mais ne représente qu’une part négligeable de la production totale.

La modélisation de l’hydraulique et notamment de la répartition saisonnière des ressources en eau est très simplifiée et repose en partie (hydraulique de lac) sur des données peu détaillées (la production de l’hydraulique de lac seule n’est disponible actuellement que pour 2013 et 2014). Or 2013 est une année particulière, notamment concernant sa pluviométrie largement au-dessus de la moyenne. Davantage de données devraient être disponibles dans les années à venir et permettront d’améliorer cette vision agrégée des ressources en eau.

La disponibilité des centrales thermiques (nucléaire, gaz et charbon) présente une variation saisonnière qui est principalement une conséquence de la baisse de la demande en été. Un autre facteur plus minoritaire joue également : l’accès à une quantité d’eau suffisante pour le refroidissement des centrales thermiques peut être un facteur limitant de la production en été. Dans le modèle, le lien entre la disponibilité des centrales et le niveau de consommation n’est pas modélisé. L’application du modèle à un cadre de prospective où les paramètres influençant la disponibilité seraient fortement modifiés (p. ex. baisse drastique de la thermo-sensibilité de la demande, augmentation importante de la consommation estivale due à une évolution des températures) restera limitée tant que ce lien ne sera pas explicité.

La production éolienne est considérée comme une production fatale. Or les parcs éoliens peuvent moduler leur production (p. ex. ralentissement des pales). Sans combinaison avec un système de pompage, l’électricité non produite est alors perdue. Cependant, dans le cadre d’une augmentation importante des capacités de production renouvelables dépendantes conditions météorologiques, la modulation de ces productions peut être un paramètre important pour le fonctionnement du réseau (Abdelouadoud, 2014).

Il est possible de faire évoluer les capacités installées considérées dans le modèle. Cela permet d’envisager une évolution tendancielle de court ou moyen terme du parc de production d’électricité. Néanmoins, pour avoir une représentation fidèle du fonctionnement du système électrique, les plages de fonctionnement des technologies doivent être contraignantes et sont parfois peu flexibles (fonctionnement du pompage des STEP, entre autres). On considère par exemple une disponibilité des centrales nucléaires basée sur les

disponibilités historiques. Cette disponibilité est beaucoup plus basse en été qu’en hiver, principalement à cause de la différence de niveau de consommation électrique entre les deux saisons. Si cette différence évolue dans le futur, la planification des arrêts de maintenance sera certainement impactée. Ces effets sont des problématiques de long terme qui ne peuvent être intégrées au modèle en l’état. Un modèle de prospective énergétique est utilisé dans le Chapitre 4 afin d’évaluer les limitations d’une étude négligeant les possibles évolutions futures du système électrique.

Le chapitre suivant propose différentes manières d’utiliser le modèle développé afin d’améliorer la précision et le réalisme de l’analyse du cycle de vie des bâtiments et des quartiers.