Planification des réseaux électriques de distribution flexibles sous incertitudes

Le contexte actuel lie a la transition energetique ajoute une dimension environnementale et societale a la problematique de planification : le reseau electrique ne doit pas seulement etre fiable et economique mais il doit en plus integrer les energies renouvelables, faciliter le developpement de nouveaux acteurs (communautes locales d’energie par exemple) et optimiser ses investissements. C’est dans ce contexte que s’inscrivent les travaux de recherche que je mene depuis un peu plus de dix ans au laboratoire de genie electrique de Grenoble: comment planifier un reseau electrique de distribution robuste, sous incertitudes, integrant les ressources decentralisees d’energie ? Pour repondre a cette question, j’ai explore deux axes de recherche : l’optimisation topologique des architectures de reseaux de distribution et l’integration de leviers operationnels dans la planification long terme. Le premier axe de recherche concerne le developpement d’algorithmes d’optimisation topologique de reseaux cibles (architectures, technologies et modes d’exploitation) respectant des performances donnees (couts, fiabilite, penetration de productions renouvelables par exemple), en zones rurales et urbaines, et pour des problematiques d’extension et de creation de reseaux. Le deuxieme axe de mes travaux de recherche modelise l’impact des flexibilites sur les decisions d’investissements. Les verrous scientifiques lies au degre d’incertitude important et a la taille du probleme (courbes de puissance et action de la flexibilite a l’echelle de quelques minutes modelisees sur plusieurs annees) ont necessite de recourir a des approches probabilistes (Monte Carlo et analytique) mais aussi de reduction d’echelle (identification d’effets de saisonnalite grâce a des criteres statistiques par exemple). Le reseau de distribution etant un systeme interconnecte au reseau de transport et a d’autres systemes (multi-energetiques, informatiques, economiques et humains), mes futurs travaux de recherche modeliseront ces interactions dans un objectif d’optimisation systemique. Des solutions en rupture avec les choix historiques seront egalement etudiees comme par exemple des approches de planification bottom-up et l’interet du retour vers des architectures DC ou AC/DC. Enfin, grâce a la disponibilite croissante de donnees mesurees et variees, des methodes issues de l’intelligence artificielle pourraient permettre la mise a jour des hypotheses historiques de planification et de mieux modeliser certaines incertitudes.