CHAPITRE 3 : CONSOMMATION ACTUELLE EN ENERGIE ELECTRIQUE
3.3. Taux d’électrification dans la ville de Cotonou et Analyse
Le taux d’électrification dans sa définition traditionnelle est obtenu en divisant le nombre d’abonnés ménages par le nombre total de ménages.
Afin d’estimer le nombre de ménages que comporte la ville de Cotonou en 2013 l’année du dernier recensement et en 2015, nous allons utiliser les données des
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recensements de la population faite par l’INSAE en 2002 et dont les résultats définitifs ont été donnés en 2003 et la récente faite en 2013. [5]
Soient 𝑇𝑚2013 et 𝑇𝑚2015 les taux d’électrification respectifs des ménages en 2013 et en 2015 dans la ville de Cotonou. Ils sont déterminés par la formule suivante : 𝑻𝒎𝒏 =𝑵𝒐𝒎𝒃𝒓𝒆 𝒅′𝒂𝒃𝒐𝒏𝒏é𝒔 𝑩𝑻𝟏𝒏
𝑵𝒐𝒎𝒃𝒓𝒆 𝒅𝒆 𝒎é𝒏𝒂𝒈𝒆𝒔 𝒏 ∗ 𝟏𝟎𝟎 [5] (3.2) Avec 𝑛 l’année
Ainsi en 2013, à l’aide de la formule 3.2 le taux d’électrification ménage de Cotonou :
𝑻𝒎𝟐𝟎𝟏𝟑 = 𝟕𝟒, 𝟒𝟏%
Pour connaitre le taux d’électrification ménage de la ville de Cotonou en 2015 il faudra faire une estimation sur le nombre de ménages de la ville car les recensements de la population par l’INSAE se font chaque 10ans et le dernier a été fait en 2013.
Soit 𝑇𝑚é , le taux de croissance annuel de la taille de ménage de 2003 à 2013. Il est déterminé par la formule 3.3
𝑻𝒎é = 𝒕𝒎𝟐𝟎𝟏𝟑− 𝒕𝒎𝟐𝟎𝟎𝟑
𝒏∗𝒕𝒎𝟐𝟎𝟎𝟑 ∗ 𝟏𝟎𝟎 [5] (3.3) Avec
𝑇𝑚é , le taux de croissance annuel de la taille de ménage de 2003 à 2013 ; 𝑡𝑚2013, la taille ménage en Mai 2013 ;
𝑡𝑚2003 , la taille ménage en Décembre 2003 ; [5]
𝑛, le nombre d’années séparant les deux périodes de recensements de l’INSAE.
Dans notre cas 𝑛 = 10ans
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De 2003 à 2013 la taille ménage passe respectivement de 4,3 à 4,1 personnes par ménage.
En appliquant la formule 3.3, le taux de croissance annuel de la taille de ménage est donc :
𝑻𝒎é = -0,465%
En utilisant le taux de croissance annuel de la taille de ménage nous allons estimer la taille de ménage en 2015. Soit 𝑡𝑚2015 la taille des ménages en 2015.Elle est déterminée par la formule 3.4
𝑛, le nombre d’années séparant le dernier recensement de l’INSAE au 2015.
Dans notre cas 𝑛 = 2ans.
En appliquant la formule 3.4, la taille de ménage en 2016 est donc : 𝒕𝒎𝟐𝟎𝟏𝟓 = 𝟒, 𝟎𝟔𝟏𝟖
S’agissant de la croissance de la population de la ville de Cotonou, l’INSAE confirme un taux de croissance annuel de 0.2% des habitants.
Soit 𝑁2015 le nombre d’habitants de Cotonou en 2015.Il est déterminé par la formule (3.5)
𝑵𝟐𝟎𝟏𝟓 = 𝒏∗𝑵𝟐𝟎𝟏𝟑∗𝑻𝒉
𝟏𝟎𝟎 + 𝑵𝟐𝟎𝟏𝟑 (3.5) Avec
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𝑁2015, le nombre d’habitants de Cotonou en 2015 ; 𝑁2013, le nombre d’habitants de Cotonou en 2013 ; 𝑇ℎ, taux de croissance annuel des habitants de Cotonou.
𝑛, le nombre d’années séparant le dernier recensement de l’INSAE au mai 2016.
Dans notre cas 𝑛 = 2ans.
En appliquant la formule 3.5, le nombre d’habitants de Cotonou en 2015 est donc : 𝑵𝟐𝟎𝟏𝟓 = 𝟔𝟖𝟏𝟕𝟐𝟗 𝑯𝒃𝒕𝒔
Le nombre de ménages se détermine par le rapport entre le nombre d’habitants et la taille ménage.
Soit 𝑁𝑚é 2015 , une estimation du nombre de ménage en 2015.
Il est déterminé par la formule 3.6.
𝑵𝒎é 𝟐𝟎𝟏𝟓 = 𝑵𝟐𝟎𝟏𝟓
𝒕𝒎𝟐𝟎𝟏𝟓 (3.6) Avec
𝑁𝑚é 2015, une estimation du nombre de ménage en 2015 ; 𝑁2015, le nombre d’habitants de Cotonou en 2015 ;
𝑡𝑚2015, la taille de ménage en 2015.
En utilisant la formule 3.6, le nombre de ménages en 2015 est donc : 𝑵𝒎é 𝟐𝟎𝟏𝟓 = 𝟏𝟔𝟕𝟖𝟒𝟎 𝒎é𝒏𝒂𝒈𝒆𝒔 .
Nous pouvons donc maintenant déterminer l’estimation du taux d’électrification ménage de la ville en 2015 :
𝑻𝒎𝟐𝟎𝟏𝟓 = 𝟕𝟑, 𝟖𝟏%
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Notons une baisse du taux d’électrification ménage de 0.6% entre 2013 et 2015.
Avec ce taux d’électrification, nous pouvons évaluer le nombre de ménages électrifiés dans la ville de Cotonou en 2015.
Soit 𝒏𝒎𝒆𝒏𝒆𝒍𝒆𝒄 le nombre de ménages électrifiés en 2015 dans la ville de Cotonou.
Il est déterminé par le produit du nombre total de ménages en 2015 et du taux d’électrification précédemment calculé avec la formule 3.2.
𝒏𝒎𝒆𝒏𝒆𝒍𝒆𝒄 = 𝑵𝒎é 𝟐𝟎𝟏𝟓× 𝑻𝒎𝟐𝟎𝟏𝟓 (3.7) L’application numérique de la formule 3.6 donne :
𝒏𝒎𝒆𝒏𝒆𝒍𝒆𝒄 = 𝟏𝟐𝟑𝟖𝟖𝟑 𝒎é𝒏𝒂𝒈𝒆𝒔
C’est donc dire qu’en 2015, au total environ 123883 ménages sur 167840 ménages étaient électrifiés dans la ville de Cotonou.
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Conclusion partielle
La ville de Cotonou est alimentée par deux postes sources d’AKPAKPA et de GBEGAMEY et aussi du poste de répartition C442 de VEDOKO. Leurs offres en puissances actuellement disponibles sont respectivement 51,5 MVA ; 40 MVA et 74 MVA. Leurs pointes maximales de puissances s’élèvent respectivement à 35,41 MVA ; 38,97 MVA et enfin 61,41 MVA. La demande en énergie électrique dans la ville de Cotonou est caractérisée par une part importante de la consommation BT en énergie électrique avec un taux d’électrification de 73,81%
des ménages. L’ensemble du réseau de distribution d’énergie électrique connait annuellement un taux de perte moyen de 21,124%.
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CHAPITRE 4
PLANIFICATION DE LA DEMANDE D’ENERGIE ELECTRIQUE A L’HORIZON 2030 DANS LA VILLE DE COTONOU
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Introduction partielle
Dans ce dernier chapitre, nous allons déterminer à l’horizon 2030 l’évolution de la demande en énergie électrique dans la ville de Cotonou. Cette estimation se fera grâce à l’une des méthodes de prévision de la demande en énergie électrique.
4.1 Méthodes de prévision de la demande en énergie électrique
Il existe plusieurs méthodes de prévision de la demande en énergie électrique.
La nôtre se choisira suivant la nature de l’étude, la qualité et la quantité des données que l’on possède et l’efficacité des données de la prévision obtenue.
Parmi les méthodes de prévision de la demande en énergie électrique les plus utilisées, nous pouvons distinguer la méthode économétrique, la projection tendancielle et les comparaisons internationales [9].
La méthode économétrique
Elle a pour objectif d’exprimer par une relation formelle et précise les liaisons existantes entre plusieurs phénomènes tels que le Produit Intérieur Brut (PIB), le Produit National Brut (PNB), le prix du pétrole, la démographie, etc., et de préciser le degré de confiance que l’on peut avoir dans ces liaisons.
Cette méthode nécessite :
1-la recherche des variables explicatives de l’évolution passée : par exemple le prix du pétrole ou du gaz, le Produit National Brut, le Produit Intérieur Brut, la démographie, le nombre de logements construits, la production des entreprises consommatrices, etc.
2-l’établissement d’un modèle explicatif mettant en évidence pour le passé des liaisons entre la consommation d’électricité étudiée et les facteurs explicatifs choisis.
3-l’établissement de prévisions proprement dites à partir du modèle ainsi obtenu et des appréciations qualitatives [9].
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La projection tendancielle
Elle utilise l’approche tendancielle basée sur la théorie des séries chronologiques qui s’intéresse à l’´évolution au cours du temps d’une variable, dans le but de prévoir son évolution dans le futur. L’on établit alors une médiane entre les quantités consommées au cours d’un certain nombre d’années, et la demande future est estimée d’après la tendance de cette ligne [9].
Les comparaisons internationales
Cette méthode consiste à déduire de la comparaison de l’allure de la demande en énergie électrique de certains pays, l’évolution de la consommation dans un pays ciblé. Ces comparaisons internationales des niveaux et de l’allure de la consommation permettent de situer les différents pays sur une courbe générale de tendance. Cela a pour but d’indiquer au responsable de l’analyse des projets d’investissement, ce que sera probablement la demande dans son pays si certaines conditions sont remplies [9].
4.2 Choix de la méthode de prévision de la demande en énergie électrique L’utilisation de la méthode économétrique nécessite tout un lot d’informations.
Leur indisponibilité ne nous permet pas de l’utiliser pour notre étude. Aussi le choix de la méthode des comparaisons internationales n’est pas convenable car il s’agit d’une prévision à l’échelle communales dans le cas de notre étude.
En fonction des informations dont nous disposons nous choisirons la méthode de la projection tendancielle.
Sur ce notre étude se basera sur une détermination sectorielle de la consommation. On regroupera le secteur des ménages, le secteur tertiaire et celui de l’éclairage public. C’est-à-dire on aura deux grands secteurs de consommateurs : HTA et BT.
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La consommation en énergie électrique totale dans chaque secteur est déterminée en multipliant le nombre d’abonnés et la consommation spécifique par abonné.
Les scénarii de prévision de la demande conditionnent le choix de différentes modalités d’application de mesures susceptibles d’impacter la demande dans le futur [9].
Nous allons pris en compte trois types de scénarii : un scénario fort, un scénario moyen et un scénario faible.
Le scénario fort est basé sur les hypothèses d’évolution optimiste, le scénario moyen prend en compte les hypothèses d’évolution les plus probables et le scénario faible est défini pour les hypothèses d’évolution à caractère pessimiste.
La figure 4.1 montre la part en pourcentage de consommation en énergie électrique par les secteurs BT et HTA de la ville de Cotonou de 2006 à 2015.
Figure 4.1 : Part en pourcentage des consommations HTA et BT de 2006 à 2015 par rapport à la consommation totale de la ville de Cotonou
Du graphe de la figure 4.1 on remarque que la ville de Cotonou est caractérisée principalement par la consommation en énergie électrique du secteur BT. C’est à dire sur toute la période de l’étude, la consommation du secteur BT représente en moyenne 66,32% et celle du secteur HTA 33,68% de la consommation totale de
0 Part en % de la consommation BT Part en % de la consommation HTA
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la ville. Alors nous allons étudier une prévision des 3 scenarii seulement au secteur BT.
4.3 Prévision du nombre d’abonnés BT et HTA dans la ville de Cotonou à l’horizon 2030
4.3.1 Détermination du nombre d’abonnés BT à l’horizon 2030
Abonnés BT prévisionnels du scénario fort
L’hypothèse principale retenue pour ce scénario est l’application du taux de croissance moyen annuel de la consommation en énergie électrique de 2006 à 2015 par l’ensemble des abonnés BT, sur la période prévisionnelle.
Cette hypothèse a été choisie en supposant que le nombre d’abonnés croît dans les mêmes proportions que l’énergie disponible.
Le taux de croissance moyen annuel t𝑚𝑐𝐵𝑇 de la consommation en énergie électrique de 2006 à 2015 est déterminé par la formule 4.1.
𝐭𝒎𝒄𝑩𝑻 = ∑ 𝜶𝒄𝑩𝑻𝒊
𝟐𝟎𝟏𝟓𝒊=𝟐𝟎𝟎𝟔
𝒏 [3] (4.1) Avec :
t𝑚
𝑐𝐵𝑇, le taux de croissance moyen annuel de la consommation totale en énergie électrique par les abonnés BT ces dix dernières années dans la ville de Cotonou ; αc
BTi , le taux de croissance de la consommation totale en énergie électrique par les abonnés BT en année i ;
𝑛, le nombre d’années d’étude.
Le taux de croissance de la consommation totale BT en année i est donné par la relation 4.5.
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BTi, le taux de croissance de la consommation totale BT en année i ;
𝐶BT𝑖, la consommation totale d’énergie électrique BT dans la ville de Cotonou en année i ;
𝐶BT(𝑖−1), la consommation totale d’énergie électrique BT dans la ville de Cotonou en année i-1.
En nous appuyant sur le tableau 10 de l’annexe 1, l’application numérique de la relation 4.2 nous amène à trouver le tableau 4.1 relatif à l’évolution du taux de croissance par année de la consommation totale BT en énergie électrique de 2006 à 2015.
Tableau 4.1 : Taux de croissance de la consommation totale BT en énergie électrique par année de 2006 à 2015 dans la ville de Cotonou.
Années
Taux de croissance annuel de la consommation totale BT
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Ainsi, d’après la formule 4.1, le taux de croissance moyen annuel t𝑚
𝑐𝐵𝑇 de la consommation totale BT en énergie électrique ces dix dernières années dans la ville de Cotonou est :
𝐭𝒎
𝒄𝑩𝑻= 3,695%
Sur la base de ce taux, les valeurs prévisionnelles du nombre d’abonnés BT du scénario fort sont déterminées par la relation 4.3 :
𝒏𝐁𝐓𝒊 = 𝒏𝐁𝐓𝒊−𝟏+ (𝒏𝐁𝐓𝒊−𝟏) ∗ 𝐭𝒎𝒄𝑩𝑻 (4.3) 𝑛BT𝑖−1, le nombre d’abonnés BT prévisionnel en année i-1.
Abonnés BT prévisionnels du scénario moyen
L’hypothèse principale retenue pour ce scénario est l’application du taux de croissance moyen annuel du nombre d’abonnés BT de 2006 à 2015, sur la période prévisionnelle.
Le taux de croissance moyen annuel t𝑚𝐵𝑇 du nombre d’abonnés BT de 2006 à 2015 est déterminé par la formule 4.4.
𝐭𝒎
𝑩𝑻 = ∑ 𝜶𝐁𝐓𝒊
𝟐𝟎𝟏𝟓𝒊=𝟐𝟎𝟎𝟔
𝒏 [3] (4.4) Avec
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t𝑚𝐵𝑇 , le taux de croissance moyen annuel du nombre d’abonnés BT ces dix dernières années dans la ville de Cotonou ;
𝛼BT𝑖 , le taux de croissance du nombre d’abonnés BT en année i ;
𝑛, le nombre d’années d’étude.
Le taux de croissance du nombre d’abonnés BT en année i est donné par la relation 4.5.
En nous appuyant sur le tableau 11 de l’annexe 1, l’application numérique de la relation 4.5 nous amène à trouver le tableau 4.2 relatif à l’évolution du taux de croissance par année du nombre d’abonnés BT de 2006 à 2015.
Tableau 4.2 : Taux de croissance du nombre d’abonnés BT par année de 2006 à 2015 dans la ville de Cotonou.
Années
Taux de croissance annuel du nombre d’abonnés BT
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2012 0,0291
2013 0,0287
2014 0,0414
2015 0,0374
Ainsi, d’après la formule 4.4 et les valeurs du tableau 4.2, le taux de croissance moyen annuel du nombre d’abonnés BT ces dix dernières années dans la ville de Cotonou est :
𝐭𝒎𝑩𝑻 = 𝟑, 𝟏𝟐%
Ce taux trouvé nous permet d’estimer les valeurs prévisionnelles du nombre d’abonnés BT du scenario moyen. Elles sont déterminées par la formule 4.6 : 𝒏𝐁𝐓𝒊 = 𝒏𝐁𝐓𝒊−𝟏+ (𝒏𝐁𝐓𝒊−𝟏) ∗ 𝐭𝒎𝑩𝑻 (4.6) = (1 + 𝐭𝒎𝑩𝑻) ∗𝒏𝐁𝐓𝒊−𝟏
Dans ce cas 𝒏𝐁𝐓𝒊 = 𝟏, 𝟎𝟑𝟏𝟐 ∗ 𝒏𝐁𝐓𝒊−𝟏 Pour 𝑖 allant de 2016 à 2030
Avec :
𝑛BT𝑖 , le nombre d’abonnés BT prévisionnel en année i et 𝑛BT𝑖−1, le nombre d’abonnés BT prévisionnel en année i-1.
Abonnés BT prévisionnels du scénario faible
Le scénario faible sera basé sur l’évolution du nombre d’abonnés BT dans la ville de Cotonou de 2006 à 2015.
Grâce au logiciel Excel, nous avons tracé la courbe tendancielle de l’évolution historique du nombre d’abonnés BT sur la figure 4.2
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Figure 4.2 : Courbe tendancielle de l’évolution des abonnés BT dans la ville de Cotonou de 2006 à 2015.
Cette droite a pour équation :
y = 5725,2 x + 132525 (4.7) Avec
y le nombre d’abonnés BT estimé de l’année x.
L’utilisation de la relation 4.7 nous permettra de déterminer le nombre d’abonnés BT prévisionnel du scénario faible à l’horizon 2030 dans la ville de Cotonou.
La figure 4.3 nous résume l’évolution du parc d’abonnés BT suivant les trois différents scénarii :
y = 5725,2x + 132525
130000 140000 150000 160000 170000 180000 190000 200000
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Années X
Nombre d’abonnés BT
Linéaire (Nombre d’abonnés BT)
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Figure 4.3: Evolution du parc d’abonnés BT à l’horizon 2030 à Cotonou.
A l’analyse de la figure 4.3, nous remarquons que suivant le scénario fort, le nombre d’abonnés BT à Cotonou va croître de façon exponentielle et passera de 198448 en 2016 à 329804 en 2030. Soit une augmentation de près de 66,2 % en quinze ans.
Pour le scénario moyen, le nombre d’abonnés BT prévisionnel évoluera aussi de façon exponentielle. Il passera de 197347 abonnés BT en 2016 à 303411 en 2030, soit une augmentation de 53,74% en quinze ans.
Enfin au scénario faible, le nombre d’abonnés BT prévisionnel à Cotonou connaitra une croissance linéaire. De 2016 à 2030, il se produira une augmentation de près de 41% du nombre d’abonnés BT prévu en 2016. Ainsi sur cette période de quinze ans, on passera de 195503 à 275655 abonnés BT.
180000
2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030
Abonnés BT prévisionnels
Abonnés BT du scénario fort Abonnés BT du scénario moyen Abonnés BT du scénario faible
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4.3.2 Détermination du nombre d’abonnés HTA à l’horizon 2030 dans la ville de Cotonou
Le nombre d’abonnés HTA prévisionnel est déterminé à partir de l’évolution détaillée dans le tableau 9 de l’annexe 1.
Grâce au logiciel Excel, nous allons tracer la courbe tendancielle de l’évolution historique du nombre d’abonnés HTA de 2006 à 2015 (figure 4.4)
Figure 4.4 : Courbe tendancielle de l’évolution des abonnés HTA dans la ville de Cotonou de 2006 à 2015
Cette courbe a pour équation :
y = -0,1136x2 + 17,347x + 312,77 (4.8) Avec
y le nombre d’abonnés HTA estimé de l’année x.
L’utilisation de la relation 4.8 nous permettra de déterminer le nombre d’abonnés HTA prévisionnel à l’horizon 2030 dans la ville de Cotonou.
La figure 4.5 montre l’évolution des abonnés HTA dans la ville de Cotonou de 2016 à 2030.
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Figure 4.5: Evolution du nombre d’abonnés HTA à l’horizon 2030 à Cotonou.
En examinant la figure 4.5, on note une évolution du nombre d’abonnés HTA à Cotonou de façon presque linéaire sur la période prévisionnelle passant ainsi de 490 en 2016 à 676 en 2030. Soit une augmentation de 186 abonnés HTA ou 37,96% en 15 ans.
4.4 Prévision des consommations HTA et BT en énergie électrique à l’horizon 2030
4.4.1 Consommation en énergie électrique BT à l’horizon 2030 à Cotonou Les consommations prévisionnelles BT dépendent du nombre d’abonnés BT en service des années prévisionnelles et de la consommation spécifique moyenne BT de l’historique. L’évolution historique de la consommation spécifique BT est représentée dans le tableau 4.6
450 500 550 600 650 700
2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030
ABONNES HTA PREVISIONNELS
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Figure 4.6 : Evolution historique de la consommation spécifique BT
La consommation spécifique moyenne BT sur toute la période historique est de 1579,5982KWh/an.
La formule 4.9 nous permet d’avoir les valeurs prévisionnelles de la consommation BT en énergie électrique :
𝑪𝑩𝑻𝒊 = 𝑪𝑺𝑩𝑻 ∗ 𝒏𝑩𝑻𝒊 (4.9)
La figure 4.7 illustre l’évolution de la consommation prévisionnelle BT suivant les trois scénarii.
2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015
Consommation spécifique BT en KWh/an
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Figure 4.7: Consommation prévisionnelle BT à l’horizon 2030 à Cotonou
Après analyse de la figure 4.7 on déduit que quel que soit le scénario, la consommation en énergie électrique BT augmente de façon soutenue et au même rythme que le nombre d’abonnés BT.
A l’horizon 2030, cette consommation en énergie électrique BT dans la ville de Cotonou sera respectivement de 435,42 GWh, 479,26 GWh et 520,95 GWh pour le scénario faible, moyen et fort.
4.4.2 Consommation en énergie électrique HTA à l’horizon 2030 à Cotonou La consommation HTA au cours d’une année sera déterminée à partir du produit de la consommation spécifique moyenne enregistrée entre 2006 et 2015 et du nombre d’abonnés HTA prévu pour cette année.
L’évolution historique de la consommation spécifique par abonné HTA de 2006 à 2015 est représentée dans la figure 4.8
270 320 370 420 470 520 570
2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030
Consommation d'énergie électrique(Gwh)
Consommation BT du scénario fort Consommation BT du scénario moyen Consommation BT du scénario faible
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Figure 4.8 : Evolution historique de la consommation spécifique par abonné HTA Ainsi la valeur moyenne de la consommation en énergie électrique spécifique HTA entre 2006 et 2015 de la ville de Cotonou est 326100,9923 KWh/an.
L’évolution prévisionnel de la consommation en énergie électrique HTA de 2016 à 2030 est déterminée grâce à la formule 4.10
𝑪𝑯𝑻𝑨𝒊 = 𝑪𝑺𝑯𝑻𝑨 ∗ 𝒏𝑯𝑻𝑨𝒊 (4.10) Avec
𝐶𝐻𝑇𝐴𝑖 : Consommation HTA prévisionnelle en année 𝑖;
𝐶𝑆𝐻𝑇𝐴 : Consommation spécifique moyenne HTA ; 𝑛𝐻𝑇𝐴𝑖 : Nombre d’abonnés HTA en année 𝑖 ; 𝑖 allant de 2016 à 2030.
Elle est décrite dans la figure 4.9 :
250000 270000 290000 310000 330000 350000 370000
2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015
Consommation spécifique HTA
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Figure 4.9 : Consommation prévisionnelle HTA à l’horizon 2030 à Cotonou A l’examen de la figure 4.7, la consommation HTA évoluera de façon presque linéaire sur la période allant de 2016 à 2030. Sur ladite période, cette consommation passera de 159,78 GWh en 2016 à 220,44 GWh en 2030.
150 160 170 180 190 200 210 220 230
2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030
Consommation d'énergie électrique (GWh)
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4.5 Projection de la consommation totale (HTA +BT) à l’horizon 2030 La consommation totale en énergie électrique est la somme de la consommation HTA en énergie électrique et de la consommation BT en énergie électrique. La figure 4.10 présente l’évolution de la consommation totale en énergie électrique dans la ville de Cotonou suivant chaque scénario.
Figure 4.10 : Consommation totale prévisionnelle à l’horizon 2030 à Cotonou A l’examen de la figure 4.10, nous remarquons que de 2016 à 2030, la consommation totale en énergie électrique dans la ville de Cotonou passera de 468,60 GWh à 655,868 GWh pour le scénario faible ; 471,518 GWh à 699,711 GWh pour le scénario moyen et de 473,257 GWh à 741,402 GWh pour le scénario fort.
450 500 550 600 650 700 750 800
2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030 Consommation totale prévisionnelle en GWh
Consommation totale (scénario fort) Consommation totale (scénario moyen) Consommation totale (scénario faible)
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4.6 Prévision de la puissance moyenne consommée dans la ville de Cotonou à
4.6 Prévision de la puissance moyenne consommée dans la ville de Cotonou à